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一种基于双重属性信息的跨模态行人重识别方法，通过基于双重属性信息的跨模态行人重识别方法，充分利用两个模态的数据所提取到丰富的语义信息，提供了一种基于文本属性和图像属性的双重属性空间构建和属性融合算法，通过构建基于隐空间和属性空间的跨模态行人重识别端到端网络提高了模型所提取特征的语义表达性。针对解决跨模态图文行人重识别问题提出了一个新的、基于隐空间和属性空间的跨模态行人重识别端到端网络，大幅度提高了所提取特征的语义表达性，对行人属性信息的应用更加充分。

📄 202010805183X 📂 G06V40_20 👤 山东省人工智能研究院 📅 2020-08-12

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基于衣物脱敏网络的多粒度换衣行人重识别方法

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一种基于衣物脱敏网络的多粒度换衣行人重识别方法，针对行人换衣问题，通过衣物脱敏网络来学习泛化的行人外观特征，使模型在辨别行人时不依赖于衣服颜色纹理等外观特征。利用预先生成的部件语义分割图，与特征图计算损失以辅助特征对齐，最大程度上防止出现背景与半身进行相似度量的情况，杜绝负优化。该方法在训练策略上采用从粗粒度到细粒度的多级训练方法，相比单一的全局特征可以提取更多有效的属性信息。本文发明的基于衣物脱敏网络的多粒度换衣行人重识别方法，在相关的换衣行人重识别数据集中达到了优异的效果。

📄 2021100656097 📂 G06K9_00 👤 山东省人工智能研究院 📅 2021-01-18

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基于双流边界感知神经网络的图像篡改区域定位方法

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一种基于双流边界感知神经网络的图像篡改区域定位方法，针对单一RGB图像数据线索不够的情况，从RGB图像和频域两种角度挖掘篡改线索。通过频率自适应调制模块可以动态的调节各个频率通道，由于频率数据保持相对的空间位置关系，所以与RGB图像互相补充，使用了基于注意力机制的双流特征融合模块。充分挖掘了边界预测和区域预测的关联，联合优化区域预测和边界预测两个分支。使图像篡改区域定位方法在相关的篡改区域定位数据集中达到了优良的性能。

📄 2021100851371 📂 G06T7_00 👤 山东省人工智能研究院 📅 2021-01-21

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