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)人 | 中科人工智能創(chuàng)新技術研究院(青島)有限公司 |
代理機構 | 濟南圣達知識產權代理有限公司 | 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:構建源域訓練集和目標域訓練集;將源域訓練集中訓練圖像轉換到目標域,生成與目標域相關的圖像數(shù)據(jù);利用生成的圖像數(shù)據(jù),訓練初始的行人重識別模型;基于訓練好的行人重識別模型,提取目標域訓練集中每張訓練圖像的局部特征;利用提取的局部特征,對目標域訓練集中訓練圖像數(shù)據(jù)進行聚類分析;基于聚類分析結果確定目標域訓練集中最優(yōu)訓練樣本;利用生成的圖像數(shù)據(jù)和確定的最優(yōu)訓練樣本,重新訓練行人重識別模型,依次重復,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。 |
