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摘 要:本发明公开了一种基于深度特征和双向KNN排序优化的行人再识别方法,包括三个阶段,特征提取阶段:获得在ImageNet数据集上预训练好的ResNet-50模型,利用行人再识别数据集对预训练模型进行微调,利用微调后的模型分别对目标图像和候选集图像进行特征提取以获得特征向量;度量学习阶段:对提取的两个特征向量通过度量学习学习出一个度量函数来衡量它们间的相似性,根据它们的距离远近得到初始排名;重排序阶段:根据双向KNN关系和双向KNN集,计算两张图像间的双向KNN距离,将初始距离和双向KNN距离加权求和作为最终的距离,得到优化后的排名。本发明能够更好的表示一个行人,在初始排名的基础上提高行人再识别的精度,减轻人力和机器资源的压力,具有良好的普适性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811007813.8 | 专利名称: | 基于深度特征和双向KNN排序优化的行人再识别方法 |
申请日: | 2018-08-31 | 申请/专利权人 | 苏州大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省苏州市十梓街1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2021-07-09 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109165612B | 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 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
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 |
2021/07/09 | 授权 | |
2019/02/01 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/00 专利申请号: 201811007813.8 申请日: 2018.08.31 |
2019/01/08 | 公开 |