摘要
本发明提供一种基于三维重建和图像生成的行人重识别方法,属于机器视觉技术领域。本发明利用原始行人图像集中的行人图像生成对应的三维人体模型;选取所述三维人体模型的特定角度生成二维行人渲染图;结合二维行人渲染图和原始行人图像生成虚拟行人图像;将虚拟行人图像加入原始行人图像集构建增强图像集;基于增强图像集训练行人重识别模型;输入待检测行人图像到训练后的行人重识别模型获得行人识别结果。本发明通过生成原始行人图像集中人像不同角度的图像,丰富原始行人图像集,解决行人重识别数据稀缺的问题;并结合分类损失和三元组损失在增强的数据集上训练和更新模型,保证模型能够正确学习到生成的图像信息,提高行人重识别的精度。
技术关键词
重识别方法
行人重识别模型
三维人体模型
图像
姿态特征
行人重识别数据
行人识别
检测行人
身份
三元组
机器视觉技术
度量
网络
参数
顶点
线性
精度
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学习系统
医学专业
高精度三维模型
数据存储模块
人体解剖模型
事件相机
标定方法
LCD显示屏
事件流数据
特征点
病虫害识别方法
注意力机制
变压器模型
林木
扩充图像数据
输出预警信息
植被面积
语义分割模型
图像
生态环境监控系统
缺陷检测方法
电子
缺陷检测设备
数据模块
缺陷检测装置