一种结合分布感知与知识更新的终身行人重识别方法

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种结合分布感知与知识更新的终身行人重识别方法，具体步骤如下所示：本发明模型建立在双分支网络上，捕获细粒度的知识，实现最大化域内区分和最小化域间差距之间的权衡，设计实例级分布模块学习每个实例的分布来捕捉不同域行人的局部特征变化，利用学习到的分布参数进行身份聚合，形成统计特征分布，引入联合分布优化模块对不同域的数据进行联合分布优化，使源域和目标域的特征分布对齐，来学习跨域的全局分布以减少域间差异。构建面向分布的知识更新模块，将预测到的实例级分布转换为多变量高斯分布，动态平衡地保留现有知识和获取新知识。实验结果表明了本发明方法可有效地提高抗遗忘性能、识别精度和泛化性能。