一种无监督文本到图像的行人重识别方法及系统

本发明涉及行人重识别领域，公开了一种无监督文本到图像的行人重识别方法及系统，包括：构建无监督数据集；对图像进行区域划分，将各图像区域和文本分别编码，为每个图像区域选择余弦相似度高的文本合并作为新的文本，得到新的数据集；采用新的数据集训练ReID模型；基于预训练的ReID模型进行反向检索，得到筛选后的数据集；采用筛选后的数据集训练ReID模型，得到训练后的ReID模型；将待识别文本输入训练后的ReID模型中得到Top‑k相似的图像。本发明避免了对大型语言模型的依赖，检索文本能够聚焦于不同的身体区域，形成更精准和全面的描述，并通过反向检索减少了文本的噪声和冗余，提高了文本与图像匹配的准确性。