一种动静正则混合采样的行人再辨识方法及系统

本发明公开了一种动静正则混合采样的行人再辨识方法及系统，涉及公共安全智能视频监控技术领域。实践中，采样常独立于行人再辨识模型训练，导致训练过程采样的信息丢失不受控制，制约识辨准确性。为此，本发明设计了正则动态线性采样和静态线性采样混和方法，实现行人再辨识模型训练过程中联合优化采样效果，其中，前者通过归一化的可学习参数，以数据驱动的动态方式学得动态的像素组合权重；后者利用双线性变换来确定静态的像素组合权重，实现与数据无关的采样策略。本发明进一步设计了动静正则项，约束动态的像素组合权重与静态的像素组合权重之间的差异，控制可学习参数的自由度，更好地组合动静采样，减少传统单一静态采样过程中信息损失。