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公开(公告)号：CN115565206A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211404940.8
申请日：2022-11-10
Applicant: 中国矿业大学
Inventor： 赵佳琦 , 付傲 , 周勇 , 阿卜杜勒莫塔莱布·埃尔·萨迪克
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/778 , G06V10/774 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应个性化联邦学习的行人重识别方法，属于图像处理技术领域。具体步骤如下：不同区域行人重识别数据预处理；构造不同区域的训练数据集；构建个性化本地模型；协同训练本地模型和全局模型；构造不同区域的测试数据集；根据定制完成的个性化本地模型进行推理；输出行人重识别的结果。本发明解决现有方法难以针对监控摄像头分布广和采集的图像数据更新快的特点进行快速集中学习的问题，步骤简单，处理效率高，针对联邦学习场景下行人重识别准确率高。
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