发明专利已授权

一种基于特征压缩的单样本行人重识别方法

📄 申请号：CN202311371401.3 📄 发布日：2025/09/08

著录项目信息

申请日

2023-10-20

公开号

CN117612201B

公开日

2024-05-28

申请人

南通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_10

IPC 分类号

G06V40_10 , G06V10_82 , G06V10_74 , G06N3_0475 , G06N3_0464 , G06N3_094 ,

技术画像

所属领域

行人重识别图像识别人工智能算法特征压缩行人重识别

应用场景

视频监控, 智能安防, 智慧城市, 行人检索, 公共安全

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摘要

本发明公开了一种基于特征压缩的单样本行人重识别方法，包括：首先将行人重识别的标准数据集中的已标签图片进行对抗性生成图片操作；然后，将生成的图片以及未标签图片放入单样本行人重识别网络中，获得距离矩阵，选取得分最高的一定数量的图片，并标注伪标签；其次，选取行人图像，进入网络训练，特别地，对图片进行特征压缩，联合损失函数，训练出性能良好的单样本识别网络；最后，完成对目标行人的识别。本发明提出基于特征压缩的单样本行人重识别方法，选择逐步地添加未标注图像到模型中，利用对抗性生成图像避免过拟合，并利用特征压缩减小图片带来的噪声影响，从而提高模型识别的准确率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于特定信息的高效跨模态人群计数方法

当前第 / 件

一种基于改进的YOLOv5的建筑工地安全帽检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V40_10)

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