公开(公告)号：CN117392718A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311278464.4

申请日：2023-09-28

Applicant: 河南大学

Inventor： 陈小潘 ,  厉丹阳 ,  朱小柯 ,  李博源 ,  白海阳

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06N5/022 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明属于亲属关系验证技术领域，公开一种基于因果干预的跨年龄亲属关系验证方法，包括：构建基于知识迁移和因果干预的亲属关系验证模型，用于跨年龄人脸亲属关系验证，该模型为双流网络模型，包括家庭ID分支、年龄分支、特征融合模块、知识迁移模块、亲属关系预测模块和因果干预模块；构建损失函数，所述损失包括知识迁移损失和因果干预损失，并基于构建的损失函数对亲属关系验证模型进行训练；将人脸图像输入训练好的亲属关系验证模型，进行跨年龄人脸亲属关系验证。本发明利用知识迁移和因果干预从ID表征中分离年龄因素，进而消除年龄偏见对家庭ID的影响，本发明能够提高亲属关系验证算法的性能，增强其在现实生活中的应用可行性。

公开(公告)号：CN117409443A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311352231.4

申请日：2023-10-18

Applicant: 河南大学

Inventor： 陈小潘 ,  赵博 ,  朱小柯 ,  董志伟 ,  白海阳

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/75 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供一种基于动态特征匹配的跨集换装行人重识别方法。该方法包括：步骤1：构建行人重识别网络模型，包括主干网络和动态匹配模块；其中，所述主干网络由浅层至深层包括4个串接的ResNet Block，并将后三个ResNet Block的最后一层替换为基于身份一致性的风格正则化模块；步骤2：采用第一行人图像数据集对所述行人重识别网络模型进行训练；步骤3：给定查询行人图像样本，利用训练好的行人重识别网络模型在新的第二行人图像数据集上进行检索。本发明可以提高跨数据集之间的行人重识别的识别准确率。