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一种基于残差网络思想的高效行人重识别方法

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摘要

本发明提供了一种基于残差网络思想的高效行人重识别方法。本发明将行人重识别问题看成是传统的二分类问题。在设计的卷积神经网络模型中加入了残差网络的思想，设计了两种不同的残差网络模块，可以使得模型有较大的深度，提取更加有效、精细的行人图片特征，但是不会引起梯度消失问题。在每个卷积层之后加入BatchNormalization层，可以对提取的特征做不同的归一化处理，加快网络在训练过程中前向传播的速度，使得模型效率提升，有效减少模型出现过拟合现象。在残差网络模块之后，对提取的两张图片特征做邻域差值处理，获得两张图片之间的特征局部关系，为最后进行的分类处理提供了有效保证。本发明提供的技术方案可以对行人图片达到精确识别分类，并且具有识别效率高、处理速度快的特点。

著录项

  • 公开/公告号CN109033971A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-12-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国石油大学(华东);

    申请/专利号CN201810673779.1

  • 发明设计人 庞善臣;乔思波;李文好;于世行;王丽华;

    申请日2018-06-27

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号

  • 入库时间 2023-06-19 07:51:04

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20180627

    实质审查的生效

  • 2018-12-18

    公开

    公开

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