一种基于人体部位信息辅助的多尺度行人重识别的方法

本发明涉及计算机视觉与人工智能技术领域，本发明提供了一种基于人体部位信息辅助的多尺度行人重识别的方法，所述方法包括：构建人体部位信息辅助的多尺度行人重识别网络，包括：改进CEMA_OSNet网络、人体部位注意力模块、全局‑局部特征学习模块以及GiLT损失函数；对人体部位信息辅助的多尺度行人重识别网络进行训练并监督该网络训练；利用训练好的人体部位信息辅助的多尺度行人重识别网络对人体的可见部位进行特征的匹配。本发明通过训练好的人体部位检测网络提取人体部位信息，并结合混合注意力机制对外观特征进行动态加权，从而生成判别力强的行人特征表示,验证了人体部位信息在提升行人重识别精度中的有效性。