基于姿态估计和非局部网络的行人重识别方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于姿态估计和非局部网络的行人重识别方法，先通过获取行人图像，提取关节点热力图和全局特征图，将全局特征图与关节点热力图进行元素间相乘，得到关节点局部特征。然后将关节点局部特征拼接并经过卷积操作得到第一特征图，将第一特征图通过非局部神经网络捕获每个关节点像素之间的相关性，得到局部前景特征图。最后融合全局特征图和局部前景特征图，将融合特征图进行全局平均池化得到的行人特征向量，采用行人特征向量进行比对，输出识别结果。本发明克服全局特征与局部特征的单一性问题，提高了行人重识别的准确率。
基本信息
专利标题 ：
基于姿态估计和非局部网络的行人重识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627506A
申请号 ：
CN202210287449.5
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
宦若虹占孜伟池凯凯
申请人 ：
浙江工业大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下城区潮王路18号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
忻明年
优先权 ：
CN202210287449.5
主分类号 ：
G06V40/10
IPC分类号 ：
G06V40/10 G06V20/52 G06V10/80 G06V10/74 G06V10/82 G06N3/04 G06K9/62
法律状态
2022-06-14 ：
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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