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公开(公告)号：CN107330396A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710504662.6
申请日：2017-06-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多属性和多策略融合学习的行人再识别方法，本发明方法在线下训练阶段，首先选择容易判断且具有足够区分度的行人属性，在属性数据集上训练行人属性识别器，再用该属性识别器为行人再识别数据集标注属性标签，然后结合属性和行人身份标签，采用融合行人分类和新颖的约束对比验证的策略，训练行人再识别模型；在线上查询阶段，用行人再识别模型分别对查询图像和库图像提取特征，计算查询图像特征与各库图像特征之间的欧氏距离，得到距离最近的图像，认为是行人再识别的结果。在性能方面，本发明的特征具有可区分性，取得了很好的准确率；在效率方面，本发明能够在行人图像库中快速检索到查询图像所表示的行人。
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公开(公告)号：CN107330396B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710504662.6
申请日：2017-06-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多属性和多策略融合学习的行人再识别方法，本发明方法在线下训练阶段，首先选择容易判断且具有足够区分度的行人属性，在属性数据集上训练行人属性识别器，再用该属性识别器为行人再识别数据集标注属性标签，然后结合属性和行人身份标签，采用融合行人分类和新颖的约束对比验证的策略，训练行人再识别模型；在线上查询阶段，用行人再识别模型分别对查询图像和库图像提取特征，计算查询图像特征与各库图像特征之间的欧氏距离，得到距离最近的图像，认为是行人再识别的结果。在性能方面，本发明的特征具有可区分性，取得了很好的准确率；在效率方面，本发明能够在行人图像库中快速检索到查询图像所表示的行人。
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