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公开(公告)号:CN116778427A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310865814.0
申请日:2023-07-13
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种行人重识别方法,属于计算机视觉领域,该方法采用识别终端和用于所述识别终端的识别系统;该方法包括以下步骤:步骤1:准备培训数据集:准备Market‑1501、Dukemtmc‑Reid和Cuhk03数据集,并对数据集进行训练,在训练之前,对这些数据集进行预处理,包括图像预处理和数据增强;步骤2:建立姿态估计算法并进行训练和优化。采用姿态估计算法对不同姿态下的外观建模匹配,实现了域自适应的行人重识别,实现更好的识别效果和鲁棒性,能够制作便携式的行人重识别装置,利用该装置的结合在实时视频流中对行人进行稳定的、高准确度的身份识别,能够满足在各种场景下人们对行人重识别的需求,具有很高的实用性和应用前景。
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公开(公告)号:CN116778427B
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202310865814.0
申请日:2023-07-13
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种行人重识别方法,属于计算机视觉领域,该方法采用识别终端和用于所述识别终端的识别系统;该方法包括以下步骤:步骤1:准备培训数据集:准备Market‑1501、Dukemtmc‑Reid和Cuhk03数据集,并对数据集进行训练,在训练之前,对这些数据集进行预处理,包括图像预处理和数据增强;步骤2:建立姿态估计算法并进行训练和优化。采用姿态估计算法对不同姿态下的外观建模匹配,实现了域自适应的行人重识别,实现更好的识别效果和鲁棒性,能够制作便携式的行人重识别装置,利用该装置的结合在实时视频流中对行人进行稳定的、高准确度的身份识别,能够满足在各种场景下人们对行人重识别的需求,具有很高的实用性和应用前景。
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