苗夺谦教授团队一项发明专利获得专利授权
基本信息
专利名称：一种基于深度度量的行人再辨识方法
申请号：201910626883.X
专利号：2023042700731350
申请人：同济大学
发明人：苗夺谦，王倩倩
专辑：信息科技
专题：计算机软件及计算机应用
主分类号：G06K9/00
分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
摘要
本发明涉及一种基于深度度量的行人再辨识方法,包括以下步骤：
1)将ImageNet数据集作为训练数据集,训练一个ResNet-50网络,使其具有初始值；
2)移除ResNet-50网络的softmax层以及最后一个全连接层；
3)使用多个非线性全连接层构成深度度量网络,并在输出后增加欧氏距离计算单元；
4)在调整后的ResNet-50网络后连接深度度量网络,组成本发明最终的网络模型；
5)对行人再辨识训练数据集中的图像进行随机剪裁,得到一组尺寸为224×224的训练数据集,从中随机选择P位不同的行人,并为每个行人随机选择K张图像,组成小的训练批；
6)使用5)中所得的训练数据通过最小化Hard Triplet Loss损失函数对4)中的网络进行优化,循环执行此步骤,直至损失值收敛；
7)将待辨识行人图像和候选库中的图像输入到已优化的模型中,获取行人图像在同一个特征空间上的特征向量；
8)计算特征向量间的欧氏距离,并对距离进行排序,最终获取待辨识行人图像和对比图像的匹配率
证明材料
