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一种基于期望最大化的行人重识别方法

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摘要

本发明涉及一种基于期望最大化的行人重识别方法，属于计算机视觉应用领域。首先利用残差卷积神经网络ResNet50作为特征提取的骨干网络对输入行人进行中间特征的提取；构建注意力模块，特征经过模块中Non‑Local操作中的协方差运算捕获不同区域间的关联信息，再采用EM算法对特征进行注意力稀疏重构，在对特征中潜在变量进行挖掘的过程中来减小特征的冗余程度，增强有效特征信息的表征能力；采用三元组损失函数、交叉熵损失函数和中心损失函数对网络进行联合训练。本发明能够捕获具有较强辨识度的特征；并能够很好地减少特征的冗余程度，得到具有低秩特征的注意力特征图，进一步提高识别率。

著录项

  • 公开/公告号CN111738143B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN202010567949.5

  • 发明设计人 周非;陈文峰;

    申请日2020-06-19

  • 分类号G06V40/10;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构北京同恒源知识产权代理有限公司;

  • 代理人杨柳岸

  • 地址 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

  • 入库时间 2022-08-23 13:29:54

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-19

    授权

    发明专利权授予

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