公开(公告)号：CN112434599A

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN202011321451.7

申请日：2020-11-23

Applicant: 同济大学

Inventor： 黄德双 ,  张焜

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/40 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于噪声通道的随机遮挡恢复的行人重识别方法，该方法包括以下步骤：步骤1：将基准数据集进行数据划分以及预处理后，构建CAN网络结构并利用其对基准数据集中经过数据划分以及预处理后得到的训练集进行数据扩充，利用数据扩充后的训练集对基础网络主体特征提取结构进行训练，得到训练完毕的基础网络主体特征提取结构；步骤2：构建标签误差的噪声通道结构；步骤3：基于训练完毕的基础网络主体特征提取结构、噪声通道结构和CAN网络结构，综合建立得到基于噪声通道的随机遮挡恢复的行人重识别网络；步骤4：利用该行人重识别网络对实际待测原始图像进行识别。与现有技术相比，本发明具有网络鲁棒性好，精确度高，误差低等优点。

公开(公告)号：CN112434599B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202011321451.7

申请日：2020-11-23

Applicant: 同济大学

Inventor： 黄德双 ,  张焜

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/30 ,  G06V10/46 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于噪声通道的随机遮挡恢复的行人重识别方法，该方法包括以下步骤：步骤1：将基准数据集进行数据划分以及预处理后，构建CAN网络结构并利用其对基准数据集中经过数据划分以及预处理后得到的训练集进行数据扩充，利用数据扩充后的训练集对基础网络主体特征提取结构进行训练，得到训练完毕的基础网络主体特征提取结构；步骤2：构建标签误差的噪声通道结构；步骤3：基于训练完毕的基础网络主体特征提取结构、噪声通道结构和CAN网络结构，综合建立得到基于噪声通道的随机遮挡恢复的行人重识别网络；步骤4：利用该行人重识别网络对实际待测原始图像进行识别。与现有技术相比，本发明具有网络鲁棒性好，精确度高，误差低等优点。