发明专利已授权

基于层次聚类及边噪学习的无监督跨模态行人再识别方法

📄 申请号：CN202610638620.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2026-05-11

公开号

CN122157315B

公开日

2026-07-03

申请人

南京信息工程大学

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_40 , G06V10_762 , G06V10_764 , G06V10_74 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图像识别无监督学习

应用场景

智慧城市, 智能安防, 视频监控, 行人检索, 跨摄像头追踪

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摘要

本发明公开了基于层次聚类及边噪学习的无监督跨模态行人再识别方法，包括：采集行人的可见光图像和红外图像，提取可见光特征向量和红外特征向量；对于每个可见光特征向量，在红外特征空间内检索最优匹配的红外特征向量，构建统一图并进行特征传播，得到增强特征向量；然后进行分簇，划分噪声节点与非噪声节点；在同簇不同模态的噪声节点之间构建边界协同特征；基于动态阈值筛选噪声节点，并进行加权聚合形成噪声协同特征；构建截断高斯分布模拟行人的加入与退出情况，将同一簇中的所有行人视为一个伪聚类群体，并获得伪聚类群体中心；构建损失函数并进行训练。本发明专注于在已有伪标签的基础上，显式地挖掘和协调边界、噪声，以增强鲁棒性。

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

局部生成和全局融合的文本驱动三维人体动作生成方法

当前第 / 件

一种基于多维语义熵与任务自适应感知的键值缓存动态压缩方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V40_10)

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