基于多尺度特征学习和特征分割的行人重识别方法

作者：何立火; 邢志伟; 高新波; 王智康; 路文; 李琪琦; 张怡; 钟炎喆; 武天妍

来源：2018-08-31, 中国, ZL201811007656.0.

一种基于多尺度特征学习和特征分割的行人重识别方法,主要解决现有技术中仅有两种尺度带来的表征性差和利用人体部位识别提取人体特征不准确造成误差的问题。本发明的具体步骤如下：(1)构建多尺度特征学习模块；(2)构建特征分割模块；(3)构建特征学习网络；(4)对包含行人的视频进行预处理；(5)训练特征学习网络；(6)计算特征距离；(7)获得匹配图像；本发明利用多尺度特征学习模块提取行人图像多尺度特征,利用特征分割模块提取全局特征和粗细两种粒度的局部特征,所提特征可区分性好,鲁棒性高,使行人重识别达到较高的精度。

• 单位
  西安电子科技大学