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公开(公告)号：CN118397659B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410828405.8
申请日：2024-06-25
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局特征与头肩特征多核融合的行人识别方法及装置，涉及图像识别领域，包括：采用经训练的行人头肩部检测模型对行人图像进行头肩部检测，得到行人头肩部图像；在行人识别模型中，将行人图像和行人头肩部图像分别输入全局特征提取分支和头肩特征提取分支，得到全局特征向量和头肩特征向量并输入多核融合模块进行融合，得到融合特征向量，根据全局特征向量、头肩特征向量和融合特征向量构建损失函数，以训练行人识别模型，得到经训练的行人识别模型；将待识别的行人图像及其对应的行人头肩部图像输入经训练的行人识别模型，得到对应的融合特征向量，再进行行人识别。本发明解决鱼眼摄像机下图像特征差异大、准确度低的问题。
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公开(公告)号：CN117456561A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311779478.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N10/20 , G06N10/60
Abstract: 本发明公开一种基于部件量子学习的行人再辨识方法，涉及量子计算、人工智能领域，包括：用深度神经网络从行人图像中提取特征映射，并用自适应空间平均池化把特征映射分解为多个部件特征；用多分支通道型量子卷积网络，每个分支对应从一个部件特征上进行量子学习，获得部件量子特征；把所有部件量子特征求和并输入通道型量子卷积网络进行部件量子特征融合，获得最终的行人特征向量，用于行人再辨识。本发明利用量子叠加与纠缠特性实现行人特征学习，能提高特征学习效果，进而提升行人再辨识的准确率。
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公开(公告)号：CN116612439B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310891061.0
申请日：2023-07-20
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种模态域适应性和特征鉴别性平衡方法及行人再辨识方法，其中的模态域适应性和特征鉴别性平衡方法用于红外光与可见光跨模态行人再辨识。本发明在模态域适应性优化和特征鉴别性优化之间设置一个注意力模块，用模态域适应性优化函数监督注意力模块的掩码学习，并用特征鉴别性优化函数监督注意力模块的反掩码学习，从而借助注意力机制自动平衡模态域适应性和特征鉴别性之间的矛盾，改善特征学习效果，提升红外光与可见光跨模态行人再辨识准确性。本发明可以应用于智能视频监控系统中的行人身份识别、行人轨迹分析等，具有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN116682143A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310703845.6
申请日：2023-06-14
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/24 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型校正鱼眼图像的行人再辨识方法及系统，方法包括：校正步骤，构造一个基于扩散模型的鱼眼行人图像校正网络用于鱼眼行人图像去畸变；模型训练步骤，构造一个双分支深度学习网络，联合使用校正行人图像和鱼眼行人图像训练行人再辨识模型，充分使用行人图像信息提升再辨识精度；再辨识图像获取步骤，使用获取的行人再辨识模型，对查询图像和注册图像进行特征提取，分别选取与查询图像特征距离近的注册图像。本发明能够解决鱼眼镜头下行人图像畸变失真，难以匹配的问题，提高鱼眼图像行人再辨识的准确性和研判观察的视觉舒适性。
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