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公开(公告)号：CN107301380A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710403300.8
申请日：2017-06-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种用于视频监控场景中行人重识别的方法，通过如下步骤实现：S1、预训练FT-FNN网络；S2、微调FT-FNN网络；S3、提取训练图像深度特征和属性特征；S4、优化属性权重、S5、提取待识别图像属性特征；S6、提取行人库属性特征；S7、生成距离矩阵；S8、按序输出匹配图像。经过行人属性识别微调后的深度特征对行人重识别具有较强的区分能力；中层语义属性较低层纹理、颜色等视觉特征稳定，不易因光照、姿势的变化而产生较大变动；手动低层视觉特征的融入，能一定程度改善深度特征的区分能力，同时提高部分与颜色纹理紧密相关的中层属性的准确率。本发明结合了上述三者，在行人重识别领域取得了较好的准确率。
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