公开(公告)号：CN114299543A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111636116.0

申请日：2021-12-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 黄立勤 ,  丁肇丰 ,  潘林 ,  杨明静

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种无监督行人重识别方法，包括以下步骤：步骤S1:获取包括若干视角的行人图像数据，构建行人数据集；步骤S2:构建行人重识别模型，并基于无监督的视角内和视角外的训练方法进行训练，得到训练后的行人重识别模型；步骤S3:将待识别图像输入训练后的行人重识别模型，获取识别结果。本发明解决相似度计算问题导致分配伪标签不准确问题，有效提高识别效率和可靠性。

公开(公告)号：CN114299543B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202111636116.0

申请日：2021-12-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 黄立勤 ,  丁肇丰 ,  潘林 ,  杨明静

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种无监督行人重识别方法，包括以下步骤：步骤S1:获取包括若干视角的行人图像数据，构建行人数据集；步骤S2:构建行人重识别模型，并基于无监督的视角内和视角外的训练方法进行训练，得到训练后的行人重识别模型；步骤S3:将待识别图像输入训练后的行人重识别模型，获取识别结果。本发明解决相似度计算问题导致分配伪标签不准确问题，有效提高识别效率和可靠性。