-
公开(公告)号：CN107273872A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710570245.1
申请日：2017-07-13
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种用于图像或视频中行人重识别的深度判别网络模型方法，通过构建深度判别网络，将不同输入图像在颜色通道上进行融合拼接，将得到的拼接结果定义为不同图像的原始差异性空间；将原始差异性空间送入卷积网络中，通过学习原始差异性空间中的差异性信息，网络输出两张输入图像之间的相似性，由此实现行人重识别。本发明不对单独的图像进行特征的学习，而是在一开始就将输入图像在颜色通道上进行融合拼接，利用设计好的网络在图像的原始空间上学习差异性信息；通过引入Inception模块，嵌入到模型之中，能够提高网络的学习能力，达到更好的判别效果。
-
公开(公告)号：CN107316031B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201710536020.4
申请日：2017-07-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种用于行人重识别的图像特征提取方法，通过对齐局部描述子提取和分级全局特征提取，进行行人重识别；对齐局部描述子提取采用仿射变换对原图像进行处理，对相邻区域的图像块特征进行求和池化操作而得到对齐局部描述子；对齐局部描述子保留图像内部块与块之间的空间信息；分级全局特征提取通过对定位的行人区域块进行分级，求取相应特征均值而得到全局特征。采用本发明技术方案，能够解决行人重识别中由于行人姿态变化等带来的特征不对齐问题，消除无关背景对重识别带来的影响，由此提高行人重识别的精度和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN107273872B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201710570245.1
申请日：2017-07-13
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种用于图像或视频中行人重识别的深度判别网络模型方法，通过构建深度判别网络，将不同输入图像在颜色通道上进行融合拼接，将得到的拼接结果定义为不同图像的原始差异性空间；将原始差异性空间送入卷积网络中，通过学习原始差异性空间中的差异性信息，网络输出两张输入图像之间的相似性，由此实现行人重识别。本发明不对单独的图像进行特征的学习，而是在一开始就将输入图像在颜色通道上进行融合拼接，利用设计好的网络在图像的原始空间上学习差异性信息；通过引入Inception模块，嵌入到模型之中，能够提高网络的学习能力，达到更好的判别效果。
-
公开(公告)号：CN107316031A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710536020.4
申请日：2017-07-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种用于行人重识别的图像特征提取方法，通过对齐局部描述子提取和分级全局特征提取，进行行人重识别；对齐局部描述子提取采用仿射变换对原图像进行处理，对相同区域的图像块特征进行求和池化操作而得到对齐局部描述子；对齐局部描述子保留图像内部块与块之间的空间信息；分级全局特征提取通过对定位的行人区域块进行分级，求取相应特征均值而得到全局特征。采用本发明技术方案，能够解决行人重识别中由于行人姿态变化等带来的特征不对齐问题，消除无关背景对重识别带来的影响，由此提高行人重识别的精度和鲁棒性。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.018 seconds)
