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公开(公告)号：CN108960127B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810696880.9
申请日：2018-06-29
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于自适应深度度量学习的遮挡行人重识别方法，涉及计算机视觉技术。首先设计对遮挡鲁棒的卷积神经网络结构，在网络中先提取行人图像的中低层语义特征；然后提取对遮挡鲁棒的局部特征，并联合全局特征，再学习高层语义特征，并且使用自适应近邻的深度度量损失学习对于行人身份变化足够具有判别力的特征，并联合使用分类损失，快速稳定地完成整个网络的更新学习；最后根据训练好的网络模型，对测试图像提取第一个全连接层的输出作为特征表示，并完成后续的特征相似度比较和排序，得到最后的行人重识别结果。有效地提高特征对遮挡的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110135366A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910418070.1
申请日：2019-05-20
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于多尺度生成对抗网络的遮挡行人重识别方法，涉及计算机视觉技术。准备行人图像训练集；设计和训练一个多尺度生成对抗网络，该网络包括多尺度生成器和判别器两部分，其中，多尺度生成器能够对随机遮挡区域进行去遮挡操作，生成高质量的重构图；而判别器能够区分输入图像是真实图像还是生成图像；利用训练好的多尺度生成器产生扩充的行人图像训练集；设计和训练一个分类识别网络，该网络用于对输入的行人图像进行身份分类；利用训练好的分类识别网络提取行人图像的特征并进行相似度匹配。
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公开(公告)号：CN108960127A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810696880.9
申请日：2018-06-29
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06K9/00362 , G06K9/627
Abstract: 基于自适应深度度量学习的遮挡行人重识别方法，涉及计算机视觉技术。首先设计对遮挡鲁棒的卷积神经网络结构，在网络中先提取行人图像的中低层语义特征；然后提取对遮挡鲁棒的局部特征，并联合全局特征，再学习高层语义特征，并且使用自适应近邻的深度度量损失学习对于行人身份变化足够具有判别力的特征，并联合使用分类损失，快速稳定地完成整个网络的更新学习；最后根据训练好的网络模型，对测试图像提取第一个全连接层的输出作为特征表示，并完成后续的特征相似度比较和排序，得到最后的行人重识别结果。有效地提高特征对遮挡的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110135366B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910418070.1
申请日：2019-05-20
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于多尺度生成对抗网络的遮挡行人重识别方法，涉及计算机视觉技术。准备行人图像训练集；设计和训练一个多尺度生成对抗网络，该网络包括多尺度生成器和判别器两部分，其中，多尺度生成器能够对随机遮挡区域进行去遮挡操作，生成高质量的重构图；而判别器能够区分输入图像是真实图像还是生成图像；利用训练好的多尺度生成器产生扩充的行人图像训练集；设计和训练一个分类识别网络，该网络用于对输入的行人图像进行身份分类；利用训练好的分类识别网络提取行人图像的特征并进行相似度匹配。
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