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摘要
本发明公开了一种基于全局和局部特征学习的行人再识别方法,包括以下步骤：S1、获取训练数据集,将训练数据进行预处理以及数据增强；S2、构建深度卷积神经网络；步骤S3、利用训练数据训练所述网络；S4、获取测试数据集,且对其进行预处理,然后利用训练好的网络提取每个测试集图像的特征；S5、计算每个Query数据的特征与Gallery数据集里的特征的相似度得分；S6、对所有的相似度得分排序,得分最高的Gallery行人图像可以认为和与之对应的query行人是同一个行人,进而得到待识别图像的结果。本发明提出的网络,不仅简单,而且不需要额外的行人信息就能取得比其他经典方法更高的准确率。
- 出版日期2019-3-21
- 单位华南理工大学
