公开(公告)号：CN109614853A

公开(公告)日：2019-04-12

申请号：CN201811273872.X

申请日：2018-10-30

Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 ,  北京邮电大学

Inventor： 胡潇 ,  郭晓强 ,  周芸 ,  饶丰 ,  李下雨 ,  姜竹青 ,  门爱东

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于身体结构划分的双线性行人再识别网络构建方法，包括以下步骤：对原始行人图像进行身体结构分块得到多个结构子框，将多个子框组合成新的行人图像，构造结构框预测子网络；设置加权的局部损失函数来训练该结构框预测子网络；构造两个子网络，分别以原始行人图像和重组后行人图像作为输入，对应地提取全局行人特征和局部行人特征；设置双线性融合层，并将其作为全局特征和局部特征的融合层，得到最终的行人特征表示；对整体网络进行训练，得到基于身体结构划分的双线性行人再识别模型。本发明结合整体特征和局部特征，充分利用了身体结构信息，通过双线性融合方法获得更具判别力的行人特征，使得系统整体匹配准确率大大提升。

公开(公告)号：CN109614853B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN201811273872.X

申请日：2018-10-30

Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 ,  北京邮电大学

Inventor： 胡潇 ,  郭晓强 ,  周芸 ,  饶丰 ,  李下雨 ,  姜竹青 ,  门爱东

IPC: G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V10/82 ,  G06V40/10

Abstract: 本发明涉及一种基于身体结构划分的双线性行人再识别网络构建方法，包括以下步骤：对原始行人图像进行身体结构分块得到多个结构子框，将多个子框组合成新的行人图像，构造结构框预测子网络；设置加权的局部损失函数来训练该结构框预测子网络；构造两个子网络，分别以原始行人图像和重组后行人图像作为输入，对应地提取全局行人特征和局部行人特征；设置双线性融合层，并将其作为全局特征和局部特征的融合层，得到最终的行人特征表示；对整体网络进行训练，得到基于身体结构划分的双线性行人再识别模型。本发明结合整体特征和局部特征，充分利用了身体结构信息，通过双线性融合方法获得更具判别力的行人特征，使得系统整体匹配准确率大大提升。