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申请/专利权人：杰创智能科技股份有限公司
申请日：2020-08-04
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN112016401B
主分类号：G06V40/10
分类号：G06V40/10;G06V10/774
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.17#授权;2020.12.18#实质审查的生效;2020.12.01#公开
摘要：本发明实施例提供一种基于跨模态行人重识别方法，所述方法包括：通过将带有身份标识的行人图像输入跨模态特征提取模型中，确定带有身份标识的行人图像的跨模态泛化特征、红外单模态泛化特征和RGB单模态泛化特征，并计算待进行跨模态行人重识别的图像特征，与跨模态泛化特征、红外单模态泛化特征和RGB单模态泛化特征的相似度，进行行人重识别；其中，跨模态特征提取模型包括特征提取模块、模态批归一化身份嵌入模块和单模态身份嵌入模块，从而使得提取的图像特征泛化性更强，同时能够准确提取图像的跨模态泛化特征、红外单模态泛化特征和RGB单模态泛化特征，并确定其与待进行跨模态行人重识别图像特征的相似度，准确得到识别结果。
主权项：1.一种基于跨模态行人重识别方法，其特征在于，包括：获取带有身份标识的行人图像，将所述带有身份标识的行人图像输入跨模态特征提取模型中，确定带有身份标识的行人图像的跨模态泛化特征、红外单模态泛化特征和RGB单模态泛化特征；获取待进行跨模态行人重识别的图像，确定待进行跨模态行人重识别的图像特征；计算所述待进行跨模态行人重识别的图像特征，与带有身份标识的行人图像的跨模态泛化特征、红外单模态泛化特征和RGB单模态泛化特征的相似度，进行行人重识别；其中，所述跨模态特征提取模型是基于跨模态行人重识别样本图像进行训练得到的，包括特征提取模块、模态批归一化身份嵌入模块和基于互学习策略的单模态身份嵌入模块；其中，所述特征提取模块用于提取所述样本图像的红外图像特征和RGB图像特征；所述模态批归一化身份嵌入模块用于对红外图像特征和RGB图像特征进行归一化处理，获取跨模态泛化特征；所述基于互学习策略的单模态身份嵌入模块用于分别对红外图像特征进行归一化处理，获取红外单模态泛化特征，以及，对RGB图像特征进行归一化处理，获取RGB单模态泛化特征；其中，在对所述跨模态特征提取模型进行训练时，通过计算与样本图像对应的跨模态泛化特征、红外单模态泛化特征和RGB单模态泛化特征的损失来优化所述跨模态特征提取模型，直至满足预设收敛条件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杰创智能科技股份有限公司 基于跨模态行人重识别方法及装置
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