一种基于边界渐进样本优化和DDT模型的对齐行人重识别系统及方法

本发明提供一种基于边界渐进样本优化和DDT模型的对齐行人重识别系统及方法，包括：图像预处理模块，用于基于DDT模型对现有行人数据集进行特征提取，获得特征图；目标特征度量模型训练模块，用于计算特征图的特征距离并基于特征距离对现有行人数据集进行边界渐进样本优化，训练目标特征度量模型；跨摄像头检索模块，用于基于训练好的目标特征度量模型结合多尺度特征对齐技术对监控摄像头采集的行人图像进行目标行人识别定位，获得识别定位结果，完成基于边界渐进样本优化和DDT模型的对齐行人重识别。本发明技术方案对用摄像头拍摄的不同背景、不同角度、不同姿态的行人行精准分类和定位，为人员监测、目标追踪任务的开展提供了基础。