【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于行人重识别，具体涉及一种基于属性的双分支行人重识别方法。
技术介绍
1、行人重识别是图像检索任务中的一个子问题，它旨在从多个不重叠的摄像机视角所获得的图像组成的行人图像数据库中，正确检索到与目标行人相同身份的行人图像，其在智慧安防、刑侦和行人行为分析等方面具有重要意义。由于摄像头的角度、距离、光照、遮挡、复杂环境等客观因素影响了人脸识别的有效性，行人重识别技术补充了传统人脸识别在智能监控上的缺陷。
2、目前行人重识别大多数基于卷积神经网络(cnn)的方法使用全局描述对行人的全局特征进行提取。然而多数行人在外观上具有高度相似的特点，行人重识别技术必须在特征提取阶段专注于更为细致的个体差异，如独特的服饰图案、个性化的配饰选择、发型细微差别以及体态特征等细节差异，用以区分各个相似行人。全局描述对于行人的局部细节特征描述能力较差，并不能很好的区分两个相似行人之间的细微差异。
3、不同的行人属性在空间上与不同的行人区域相对应，因此基于属性的方法中所使用的属性特征能够代表行人的局部特征，利用属性增强行人特征对全...
【技术保护点】
1.一种基于属性的双分支行人重识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于属性的双分支行人重识别方法，其特征在于，所述基于属性的双分支行人重识别模型包括：骨干网络、身份分支以及属性分支，所述骨干网络的输入为图像数据，所述骨干网络的输出作为所述身份分支和所述属性分支的输入，其中所述身份分支输出全局行人特征向量，所述属性分支输出行人属性与属性增强行人特征向量。
3.根据权利要求2所述的一种基于属性的双分支行人重识别方法，其特征在于，所述属性分支包括第一属性分支和第二属性分支，所述第一属性分支加入了行人属性监督，所述第二属性...
【技术特征摘要】
1.一种基于属性的双分支行人重识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于属性的双分支行人重识别方法，其特征在于，所述基于属性的双分支行人重识别模型包括：骨干网络、身份分支以及属性分支，所述骨干网络的输入为图像数据，所述骨干网络的输出作为所述身份分支和所述属性分支的输入，其中所述身份分支输出全局行人特征向量，所述属性分支输出行人属性与属性增强行人特征向量。
3.根据权利要求2所述的一种基于属性的双分支行人重识别方法，其特征在于，所述属性分支包括第一属性分支和第二属性分支，所述第一属性分支加入了行人属性监督，所述第二属性分支加入了行人身份监督。
4.根据权利要求3所述的一种基于属性的双分支行人重识别方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹国锋，陈玉山，傅桂霞，高明亮，胡彬，
申请(专利权)人：山东理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。