一种基于对抗擦除注意力机制的行人再识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201811459334.X
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06K9/00
申请日期：
2018-11-30
申请人：
天津师范大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于对抗擦除注意力机制的行人再识别方法
申请号	CN201811459334.X	申请日期	2018-11-30
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2019-04-05	公开/公告号	CN109583502A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;K;9;/;0;0查看分类表>
申请人	天津师范大学	申请人地址	天津市西青区宾水西道393号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津师范大学	当前权利人	天津师范大学
发明人	刘爽;郝晓龙;张重;石明珠
代理机构	北京中政联科专利代理事务所（普通合伙）	代理人	陈超

摘要

本发明实施例公开了一种基于对抗擦除注意力机制的行人再识别方法，该方法包括：构建基于对抗擦除注意力机制的深度神经网络；获取训练集，并从中选择B个行人图像作为深度神经网络的输入；利用深度神经网络提取行人的全局深度特征；通过对抗擦除注意力机制，提取行人的局部深度特征；将全局深度特征和局部深度特征送入不同的损失函数中，基于得到的损失值优化深度神经网络；利用深度神经网络提取待查询图像的最终特征，计算最终特征与搜索库中行人图像的特征向量之间的相似度，获得待查询图像的匹配结果。本发明利用对抗擦除注意力机制的方法学习互补的行人特征，不但减小了过拟合的风险还提高了网络的泛化能力，从而提高行人检索匹配的正确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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