[发明专利]一种基于模糊鲁棒特征的行人再识别方法及模块装置在审
| 申请号： | 201710829662.3 | 申请日： | 2017-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN107704811A | 公开（公告）日： | 2018-02-16 |
| 发明（设计）人： | 陶大鹏;杜烨宇 | 申请（专利权）人： | 云南大学;中船重工（昆明）灵湖环境智能感知技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明盛鼎宏图知识产权代理事务所(特殊普通合伙)53203 | 代理人： | 王辉 |
| 地址： | 650091 云南省*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模糊鲁棒特征的行人再识别方法，该方法包括以下步骤(a)将公开的大规模人脸图像数据库中的所有图像通过模糊核进行模糊化处理，以获得与行人图像质量接近的大规模图像数据；(b)通过已处理好的人脸图像数据来训练深度卷积神经网络模型；(c)通过现有的小规模行人图像数据库对预训练的深度卷积神经网络模型进行参数微调；(d)对行人图像进行特征提取，通过特征比对进行图像再识别。本发明的有益效果为，使预训练的深度卷积神经网络模型对行人图像具有模糊鲁棒性；使预训练的深度卷积神经网络模型具有较强的泛化能力；该方法在不同规模，不同类型的行人再识别图像数据库上都能达到较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模糊 特征 行人 识别 方法 模块 装置 | ||
【主权项】：
一种基于模糊鲁棒特征的行人再识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(a)将公开的大规模人脸图像数据库中的所有图像通过模糊核进行模糊化处理，以获得与行人图像质量接近的大规模图像数据；(b)通过已处理好的人脸图像数据来训练深度卷积神经网络模型；(c)通过现有的小规模行人图像数据库对预训练的深度卷积神经网络模型进行参数微调；(d)对行人图像进行特征提取，通过特征比对进行图像再识别。
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