公开(公告)号：CN117994809A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202211370058.6

申请日：2022-11-03

Applicant: 新疆大学

Inventor： 曾宣理 ,  龙军 ,  田生伟 ,  肖光莉

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/56 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明专利提出一种基于随机区域像素变化和随机区域变换的跨模态行人重识别方法，属于跨模态行人重识别领域，以解决现有方法存在需要额外计算资源或计算简单但效果不佳的问题，红外和彩色模态图像通过随机区域像素变化算法使其各通道的部分区域像素的值发生改变，从而两模态图像间会产生更多的对应关系，深度神经网络模型就能找到鲁棒性更好的对应特征，同时两模态图像经过随机区域变换算法时，会将一些全局数据增强方法分别用于两种图像的一个随机的局部区域，增强方法包括色调，亮度和图像角度变化，以产生更丰富的两模态异构数据的特征关联，提高跨模态行人重识别的准确度和鲁棒性。