数据处理方法、装置、设备以及计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及计算机数据处理技术领域，公开了一种数据处理方法，该方法包括：对源域样本数据和目标域样本数据进行特征增强，得到增强后源域样本数据和增强后目标域样本数据；根据增强后源域样本数据和增强后目标域样本数据之间的距离确定增强后源域样本数据对应的权重矩阵；根据权重矩阵、增强后源域样本数据确定源域子空间；根据增强后目标域样本数据确定目标域子空间；将源域子空间和目标域子空间对齐，得到对齐后源域样本数据、对齐后目标域样本数据；根据对齐后源域样本数据、对齐后目标域样本数据以及源域样本数据对应的样本标签确定目标域样本数据对应的样本标签。通过上述方式，本发明专利技术实施例提高了行人重识别的准确率。准确率。准确率。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、设备以及计算机存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及计算机数据处理
，具体涉及一种数据处理方法、装置、设备以及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]行人重识别技术是利用计算机视觉算法对跨设备的行人图像或视频进行匹配，即给定一个查询图像，在不同监控设备的图像库检索出同一个行人。由于不同摄像设备之间存在着差异，且行人外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，导致行人重识别技术成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。
[0003]本申请的专利技术人在实施本申请实施例的过程中发现：现有技术中，原有场景中的行人重识别模型迁移到新的场景后，行人重识别模型的性能显著下降，从而导致识别结果不够准确。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备以及计算机存储介质，用于解决现有技术中存在的行人重识别的准确率较低的问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，所述方法包括：/>[0006]对源本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：对源域样本数据和目标域样本数据进行特征增强，得到增强后源域样本数据和增强后目标域样本数据；根据所述增强后源域样本数据和增强后目标域样本数据之间的距离确定所述增强后源域样本数据对应的权重矩阵；根据所述权重矩阵、所述增强后源域样本数据确定源域子空间；根据所述增强后目标域样本数据确定目标域子空间；将所述源域子空间和所述目标域子空间对齐，得到对齐后源域样本数据、对齐后目标域样本数据；根据所述对齐后源域样本数据、对齐后目标域样本数据以及所述源域样本数据对应的样本标签确定所述目标域样本数据对应的样本标签。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述源域样本数据中包括多个源域样本；所述目标域样本数据中包括多个目标域样本；所述对源域样本数据和目标域样本数据进行特征增强，得到增强后源域样本数据和增强后目标域样本数据，包括：根据高斯核函数分别确定各个所述源域样本以及各个所述目标域样本与样本集合之间的相似度；所述样本集合中包括所有所述源域样本和所有所述目标域样本；根据所述相似度分别对所述源域样本数据和所述目标样本数据进行特征增强，得到所述增强后源域样本数据和所述增强后目标域样本数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述增强后源域样本数据中包括多个增强后源域样本；所述增强后目标域样本数据中包括多个增强后目标域样本；所述根据所述增强后源域样本和增强后目标域样本之间的距离确定所述增强后源域样本数据对应的权重矩阵，包括：分别确定各个所述增强后目标域样本与所有所述增强后源域样本之间的距离中的最小值；根据所述最小值以及各个所述增强后源域样本与各个所述增强后目标域样本之间的距离分别确定各个所述增强后源域样本对应的权重值，得到所述权重矩阵。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述权重矩阵、所述增强后源域样本数据确定源域子空间，包括：根据所述权重矩阵和所述增强后源域样本数据确定协方差矩阵；根据所述协方差矩阵进行特征值分解，得到多个特征值；根据所述多个特征值确定所述源域子空间。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述增强后源域样本数据中包括多个增强后源域样本；所述增强后目标域样本数据中包括多个增强后目标域样本；所述根据所述权重矩阵和所述增强后源域样本数据确定协方差矩阵，包括：根据下式确定所述协方差矩阵：其中，C为所述协方差矩阵；m为所述增强后源域样本的数量；i为所述增强后源...

【专利技术属性】
技术研发人员：许明微，李小海，李琳，周冰，吴耀华，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：