公开(公告)号：CN113901922B

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202111180384.6

申请日：2021-10-11

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 张健 ,  贾梦溪 ,  程鑫华

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 一种基于隐式表征解耦网络的遮挡行人重识别方法，包括：进行行人图片输入、遮挡样本增强，以及行人图片的预处理；行人特征提取和解耦：用卷积神经网络提取行人图像的紧凑全局特征，并使用Transformer在语义偏好对象查询的引导下，对输入的行人特征解耦，得到行人ID相关特征和ID无关特征；对比特征学习：对行人ID相关的特征与ID无关特征进行相反的判别性约束，将遮挡物及背景噪声从行人特征中分离出来，抑制遮挡对行人匹配的干扰；行人图像检索，使用行人ID相关特征计算查询图像和图像库中图像之间的相似度矩阵并排序，输出排序结果。本发明方法可以自动解耦出行人语义特征同时消除遮挡噪声干扰，在遮挡场景下实现鲁棒的行人特征提取和匹配。

公开(公告)号：CN113901922A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111180384.6

申请日：2021-10-11

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 张健 ,  贾梦溪 ,  程鑫华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于隐式表征解耦网络的遮挡行人重识别方法，包括：进行行人图片输入、遮挡样本增强，以及行人图片的预处理；行人特征提取和解耦：用卷积神经网络提取行人图像的紧凑全局特征，并使用Transformer在语义偏好对象查询的引导下，对输入的行人特征解耦，得到行人ID相关特征和ID无关特征；对比特征学习：对行人ID相关的特征与ID无关特征进行相反的判别性约束，将遮挡物及背景噪声从行人特征中分离出来，抑制遮挡对行人匹配的干扰；行人图像检索，使用行人ID相关特征计算查询图像和图像库中图像之间的相似度矩阵并排序，输出排序结果。本发明方法可以自动解耦出行人语义特征同时消除遮挡噪声干扰，在遮挡场景下实现鲁棒的行人特征提取和匹配。