一种基于期望最大化的行人重识别方法
授权
摘要
本发明涉及一种基于期望最大化的行人重识别方法，属于计算机视觉应用领域。首先利用残差卷积神经网络ResNet50作为特征提取的骨干网络对输入行人进行中间特征的提取；构建注意力模块，特征经过模块中Non‑Local操作中的协方差运算捕获不同区域间的关联信息，再采用EM算法对特征进行注意力稀疏重构，在对特征中潜在变量进行挖掘的过程中来减小特征的冗余程度，增强有效特征信息的表征能力；采用三元组损失函数、交叉熵损失函数和中心损失函数对网络进行联合训练。本发明能够捕获具有较强辨识度的特征；并能够很好地减少特征的冗余程度，得到具有低秩特征的注意力特征图，进一步提高识别率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于期望最大化的行人重识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111738143A
申请号 ：
CN202010567949.5
公开（公告）日 ：
2020-10-02
申请日 ：
2020-06-19
授权号 ：
CN111738143B
授权日 ：
2022-04-19
发明人 ：
周非陈文峰
申请人 ：
重庆邮电大学
申请人地址 ：
重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
代理机构 ：
北京同恒源知识产权代理有限公司
代理人 ：
杨柳岸
优先权 ：
CN202010567949.5
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
2020-10-30 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20200619
申请日 : 20200619
2020-10-02 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
