基于二阶transformer的群组行人重识别方法

本发明属于组重识别领域，涉及基于二阶transformer的群组行人重识别方法，包括：获取群组图像输入训练好的行人重识别模型，得到识别结果；行人重识别模型的训练过程包括：获取群组图像数据集并输入预处理模块，得到群组图像的成员图像；将成员图像输入一阶成员内特征学习模块，得到全局特征Gij和局部特征fij；将fij输入基于点密度特征采样模块，得到采样后的局部特征f′ij；将Gij和f′ij输入二阶成员间特征学习模块，得到群组图像的全局特征Gi和局部特征fi；将Gij和Gi分别输入识别模块，得到识别结果；根据Gij、fij、Gi、fi以及识别结果计算损失函数值，根据损失函数值更新模型参数，直到得到训练好的行人重识别模型；本发明利用成员的密度关系指导局部特征采样，增强对遮挡变化的鲁棒性。