一种基于局部特征互补去噪的无监督行人重识别方法

本发明公开了一种基于局部特征互补去噪的无监督行人重识别方法，属于计算机视觉与深度学习领域技术领域。该方法包括：通过基准模型提取行人图像的全局特征，将局部特征融合得到结合特征；协同完成全局特征与局部特征的去噪；使用聚类算法生成伪标签；使用反向传播方法更新基准模型的参数；通过知识蒸馏损失，使用教师模型指导基准模型提取特征，利用学生模型实现行人重识别。本发明从局部视图切入，与全局视图联合学习，既可以关注整体最显著的外观线索，又可以探索到局部的细粒度线索；利用混合特征进行高斯先验假设，提高分类特征的差异性，实现伪标签去噪目的；采用训练好的教师模型指导学生模型，使去噪效果达到最优。