多粒度特征利用的跨模态行人重识别方法

    公开(公告)号:CN114998928A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210550601.4

    申请日:2022-05-18

    Inventor: 张国庆 张银寅

    Abstract: 本申请提供一种多粒度特征利用的跨模态行人重识别方法,涉及计算机视觉技术领域,其技术要点是:将跨模态行人重识别的数据集划分为训练集和测试集两部分,在训练集中采用随机批采样策略获取身份对应、数量相同的可见光图片和红外图片;构建包括局部特征提取模块、局部特征约束模块以及多模态特征聚合模块的多粒度特征利用网络模型;加载训练集对所述多粒度特征利用网络模型进行训练;采用测试集对训练得到的模型进行测试,寻找最优模型;利用最优模型对跨模态行人重识别进行查询匹配。该方法同时利用到了行人的全局特征和局部特征,关注到了身体结构信息以及细粒度信息,从而提高重识别效果和精度。

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