基于特征强化引导卷积神经网络的行人再识别方法及装置
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摘要
基于特征强化引导卷积神经网络的行人再识别方法及装置,方法包括:1)收集行人图像数据并做好分类标签,并将分类后的行人图像数据分为训练集和测试集;2)构建特征强化引导的卷积神经网络;3)将步骤1)中的训练集特征强化引导的卷积神经网络,训练得到的行人再识别的预训练模型;4)用步骤1)中的测试集测试步骤3)中训练得到的预训练模型,根据测试结果调整训练参数重新训练,得到最佳预训练模型;5)使用目标场景中的部分目标行人图像训练最佳预训练模型,得到目标模型,再使用目标模型对行人库中的图像进行检测,得到含有目标行人的目标图像。应用本发明实施例,可以解决现有技术中存在的误差较大的技术问题。
基本信息
专利标题 :
基于特征强化引导卷积神经网络的行人再识别方法及装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN109614907A
申请号 :
CN201811469353.0
公开(公告)日 :
2019-04-12
申请日 :
2018-11-28
授权号 :
CN109614907B
授权日 :
2022-04-19
发明人 :
李腾谢以翔王妍
申请人 :
安徽大学
申请人地址 :
安徽省合肥市蜀山区肥西路3号
代理机构 :
合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
丁瑞瑞
优先权 :
CN201811469353.0
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-19 :
授权
2019-05-07 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20181128
申请日 : 20181128
2019-04-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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