公开(公告)号：CN108960331A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810751316.2

申请日：2018-07-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄俊 ,  余忠永 ,  许二敏 ,  刘武启

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06K9/6256 ,  G06K9/6215 ,  G06K9/6218 ,  G06K9/6232 ,  G06N3/0454

Abstract: 本发明公开了一种基于行人图像特征聚类的行人再识别方法，主要技术构思为利用深度卷积神经网络进行行人图像局部特征提取，将所得到的行人特征进行聚类操作，聚类操作可使得所得到的行人特征具有一定的语义性，从而保证特征匹配时丢失图像的局部语义性。聚类后的行人图像特征簇内向量具有较大的相关性导致大量冗余信息，可使用去相关技术或者降维操作去除冗余信息。之后再使用最小距离法自动对齐行人图像，计算聚类后的不同行人特征作为整个神经网络的代价函数。训练整个神经网络，之后用神经网络提取到的特征检索行人与行人检索集的相似度，按照相似度进行排序得到行人再识别的结果。