一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法技术

本发明专利技术一种基于双重元学习模型的域泛化行人再识别方法，S1:将原始图像输入到元训练模型训练，计算元训练阶段的损失；S2：将与S1中输入的原始图像的不同类别的图像输入到类别元测试模型，计算类别元测试阶段的损失，将其与所述元训练阶段的损失相加作为类别元测试阶段的总损失；S3:将S2中输入的图像输入到风格元测试模型，计算风格元测试阶段的损失，与类别元测试阶段的总损失相加作为总损失，本发明专利技术的有益效果在于，过分别进行类别元测试阶段和风格元测试阶段，充分模拟未知域中行人类别和图像风格的变化，提升模型的泛化性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于模式识别与计算机视觉中的图像检索领域，具体涉及利用深度学习进行域泛化的行人再识别方法，特别是一种基于双重元学习模型的行人再识别方法。

技术介绍

1、智能视频监控系统作为立体化社会治安防控体系建设中的重要组成部分，在维护社会安全稳定方面发挥了至关重要的作用。截至目前，我国安防行业的市场规模已达8000亿元，其中视频监控设备的市场规模达800多亿元，已经成为世界第一。由此产生的海量视频监控数据是打造智能安防监控系统、支撑安防监控数字化应用的重要基础，因此，对海量视频数据进行快速和准确的分析尤为重要。完全依靠人工进行视频的分析处理存在费时费力、准确率低下等诸多弊端，相比之下，智能视频分析技术可以完成海量监控数据的自动分析，在计算机视觉领域获得了越来越多的关注。行人再识别(person re-identification,re-id)作为智能视频分析中的重要组成部分，其在智能安防与刑事侦查等领域具有广阔的应用前景。

2、行人再识别利用计算机视觉技术，对跨视域多摄像头监控网络中的目标行人进行检索和匹配，能够快速地从海量视频或图像库中找出目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于，还包括原始图像的预处理步骤，具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于，所述S1步骤还包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于，还包括原始图像的预处理步骤，具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于，所述s1步骤还包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于，所述s2步骤还包括：

7.根据权利要求6所述的一种基于双重元学习的域泛化行人再识别方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙嘉，李艳风，陈后金，陈卢一夫，王敏鋆，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：