一種無監(jiān)督的跨域行人重識別方法及系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910712781.X 申請日 -
公開（公告）號 CN110414462B 公開（公告）日 2022-02-08
申請公布號 CN110414462B 申請公布日 2022-02-08
分類號 G06V20/00（2022.01）I;G06V10/44（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/762（2022.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 譚鐵牛;王亮;張彰;李達;單彩峰 申請（專利權(quán)）人 中科人工智能創(chuàng)新技術(shù)研究院（青島）有限公司
代理機構(gòu) 濟南圣達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 楊曉冰
地址 266300山東省青島市膠州市膠州經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)長江路1號創(chuàng)業(yè)大廈1117室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種無監(jiān)督的跨域行人重識別方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：構(gòu)建源域訓(xùn)練集和目標域訓(xùn)練集；將源域訓(xùn)練集中訓(xùn)練圖像轉(zhuǎn)換到目標域，生成與目標域相關(guān)的圖像數(shù)據(jù)；利用生成的圖像數(shù)據(jù)，訓(xùn)練初始的行人重識別模型；基于訓(xùn)練好的行人重識別模型，提取目標域訓(xùn)練集中每張訓(xùn)練圖像的局部特征；利用提取的局部特征，對目標域訓(xùn)練集中訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)進行聚類分析；基于聚類分析結(jié)果確定目標域訓(xùn)練集中最優(yōu)訓(xùn)練樣本；利用生成的圖像數(shù)據(jù)和確定的最優(yōu)訓(xùn)練樣本，重新訓(xùn)練行人重識別模型，依次重復(fù)，直到達到迭代停止條件，得到最終的行人重識別模型；獲取目標域中待識別的圖像數(shù)據(jù)，利用最終得到的行人重識別模型對待識別的圖像數(shù)據(jù)進行識別。