申请/专利权人：深圳集智数字科技有限公司

申请日：2020-12-17

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN112613376B

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06T5/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.04.23#实质审查的生效;2021.04.06#公开

摘要：本发明提供重识别方法及装置。该方法包括：对目标图像进行多尺度融合处理，得到第一中间特征图；将第一中间特征图分为n个分片，将n个分片进行组合，得到M个组合特征图集；其中，M个组合特征图中的其中一个特征图由n个分片组合得到；计算M个组合特征图两两间的相关性信息；相关性信息至少包括：空间相关性和通道相关性；针对任一组合特征图，根据计算得到的相关性信息对任一组合特征图进行相关性融合处理，得到对应的第二中间特征图；其中，第二中间特征图融合了任一组合特征图与其他组合特征图之间的相关性信息；将M个第二中间特征图进行融合，得到特征向量；使用特征向量进行身份识别，得到识别结果。

主权项：1.一种重识别方法，其特征在于，包括：对目标图像进行多尺度融合处理，得到第一中间特征图；其中，所述对目标图像进行多尺度融合处理包括：并行进行N个分支卷积处理；其中，任两个分支卷积处理采用的卷积相关参数不同，所述卷积相关参数包括：卷积核和卷积次数中的至少一种；将N个分支卷积处理得到的卷积结果进行融合，得到融合结果；根据所述融合结果提取所述第一中间特征图；其中，任一卷积结果包括m个通道的特征值；m为正整数；所述融合结果包括：m个通道所对应的融合特征值；m个通道中的任一通道为通道i；所述将N个分支卷积处理得到的卷积结果进行融合包括：计算每一卷积结果中通道i的特征值所对应的概率值，得到N个概率值；将最大概率值所对应的特征值，作为通道i所对应的融合特征值；将所述第一中间特征图分为n个分片，将n个分片进行组合，得到M个组合特征图集；其中，所述M个组合特征图中的其中一个特征图由所述n个分片组合得到；计算M个组合特征图两两间的相关性信息；相关性信息至少包括：空间相关性和通道相关性；针对任一组合特征图，根据计算得到的相关性信息对所述任一组合特征图进行相关性融合处理，得到对应的第二中间特征图；其中，第二中间特征图融合了所述任一组合特征图与其他组合特征图之间的相关性信息；将M个第二中间特征图进行融合，得到特征向量；使用特征向量进行身份识别，得到识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳集智数字科技有限公司 重识别方法及装置，电子设备

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