摘要
本发明属于计算机视觉和模式识别技术领域,尤其涉及一种基于衣服感知混合和前景增强的换衣行人重识别方法。步骤如下:采集图像数据构建数据集,并对采集的图像进行文本描述,对数据集中图像数据进行预处理后划分为训练集和测试集;构建换衣行人重识别模型,该模型包括文本特征提取单元、图像特征提取单元和特征融合单元,将训练集中的行人图像输入至换衣行人重识别模型中进行训练,得到各单元的损失函数;汇总损失得到总损失,通过总损失对换衣行人重识别模型进行训练和优化;将测试集中数据输入至优化和训练后的换衣行人重识别模型中进行相似度比对,选择相似度最高的图像作为最终检索结果;本发明可以提高换衣行人重识别的准确性。
技术关键词
行人重识别模型
重识别方法
特征提取单元
衣服
ResNet网络
图像特征提取
上衣
文本编码器
图像编码器
人体姿态估计
身份
批量
标签
关键点
数据
布料
索引
系统为您推荐了相关专利信息
可见光图像
识别行人
特征提取模型
识别特征
重识别方法
多模态数据融合
个性化定制功能
定制界面
交互历史
强化学习策略
药物
亲和力预测模型
池化算法
池化特征
蛋白质特征提取
电力设备红外图像
特征融合网络
检测头
权重计算方法
注意力机制
图像特征信息
图像生成模型
生物特征图像
文本
攻击特征提取