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一种自适应难例挖掘的行人重识别模型、方法与系统

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本发明公开了一种自适应难例挖掘的行人重识别模型、方法与系统，其中，识别方法包括：将样本图片随机分成每次迭代使用的训练集合，将训练集合输入卷积神经网络，利用softmax函数得到每个样本对属于正、负样本对的概率，进而利用多项逻辑斯蒂函数得到每个样本对的损失；利用每个样本对的损失获取难例样本对；利用难例样本对训练卷积神经网络，直到当前迭代次数达到迭代次数上限，得到行人重识别模型。利用行人重识别模型提取待识别图片集的中每个图片的特征，进而得到待识别图片集中样本对的相似度排序。本发明不存在过拟合、欠拟合、且识别准确率高。

著录项

公开/公告号CN108647577A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-10-12

原文格式PDF
申请/专利权人华中科技大学;
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申请/专利号CN201810323425.4
发明设计人桑农;陈科舟;陈洋;韩楚楚;高常鑫;王若林;
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申请日2018-04-10
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构42201 华中科技大学专利中心;
代理人李智;曹葆青
地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
入库时间 2023-06-19 06:43:16

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-11-06

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20180410

实质审查的生效
2018-10-12

公开

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