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摘 要:本发明公开了一种利用局部监督的跨模态行人重识别方法,首先利用图像处理的方法将可见光图像转换成与红外图像更为接近的灰度图像,在图像层面缓解跨模态的差异,避免了使用GAN可能会造成的引入新的噪声以及需要额外训练过程的问题。其次使用共享参数的双流网络,提取具有判别性的共享特征,在特征层面缓解跨模态差异;接着,设计了局部监督网络,使学习到的全局特征吸取局部特征的优势,增强其对背景、遮挡等噪声的鲁棒性,缓解了模态内部差异;最后,设计了跨模态分组损失,联合身份损失对网络进行约束,维持类内距离的同时,拉大类间距离,提升整体性能。本发明的跨模态行人重识别框架LSN兼顾解决了跨模态差异以及模态内部差异。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202211223245.1 | 专利名称: | 一种利用局部监督的跨模态行人重识别方法 |
申请日: | 2022-10-08 | 申请/专利权人 | 南通大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南通市啬园路9号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/10搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2024-12-03 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN115565204B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |