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基于生成式对抗网络模型的数据增强行人再识别方法

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本发明涉及一种基于生成式对抗网络模型的数据增强行人再识别方法，包括使用Mask‑RCNN图像分割算法分割出图像中行人的掩膜图像；结合掩膜图像和手工标注行人属性，训练一个端到端的改进星形生成式对抗网络，从一个摄像头下的真实行人图像生成任何数量摄像头下的假训练图像；使用训练好的改进星形生成式对抗网络生成所有真实图像对应的所有相机域的假训练图像；将真实图像和假训练图像一起送入行人再识别模型，计算行人图像间距离并完成行人再识别功能。本发明设计合理，利用生成式对抗网络生成更多的训练样本，同时生成的图像背景能够有效地表示相对应摄像头下的真实场景，有效提高行人再识别模型的鲁棒性和判决能力，有效提高了行人再识别的准确率。

著录项

公开/公告号CN110188835B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-03-16

原文格式PDF
申请/专利权人国家广播电视总局广播电视科学研究院;北京邮电大学;
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申请/专利号CN201910483958.3
发明设计人刘剑蕾;郭晓强;周芸;李小雨;付光涛;姜竹青;门爱东;
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申请日2019-06-05
分类号G06K9/62(20060101);G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);
代理机构12209 天津盛理知识产权代理有限公司;
代理人王利文
地址 100886 北京市西城区复兴门外大街2号监管大楼521
入库时间 2022-08-23 11:35:20

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