公开(公告)号：CN114612927B

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202011425821.1

申请日：2020-12-09

申请人： 四川大学

发明人： 何小海 ,  齐宝光 ,  刘强 ,  陈洪刚 ,  吴晓红 ,  吴小强 ,  滕奇志

IPC分类号： G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06F40/20 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于图像文本双通道联合的行人重识别方法，使用文本通道对图像通道进行辅助学习完成行人重识别的任务。在图像通道设计了局部特征分支和全局特征分支，使用局部特征注意到更多的细节信息，比如非遮挡区域，使用全局特征加强网络对图像整体的关注力；在文本通道提取出文本特征计算ID损失，并且将其与图像的全局特征进行联合训练，计算三元组损失，以实现文本特征对视觉特征的辅助。最后得到能够提取出更多细节信息的重识别网络，测试时仅使用图像通道即可得到较优的检索结果，证明了文本特征对视觉特征辅助的有效性。该方法适用于智能安防领域和智慧商业领域，例如人员追踪、顾客轨迹分析、景区人流分析。

公开(公告)号：CN114612927A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202011425821.1

申请日：2020-12-09

申请人： 四川大学

发明人： 何小海 ,  齐宝光 ,  刘强 ,  陈洪刚 ,  吴晓红 ,  吴小强 ,  滕奇志

IPC分类号： G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06F40/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于图像文本双通道联合的行人重识别方法，使用文本通道对图像通道进行辅助学习完成行人重识别的任务。在图像通道设计了局部特征分支和全局特征分支，使用局部特征注意到更多的细节信息，比如非遮挡区域，使用全局特征加强网络对图像整体的关注力；在文本通道提取出文本特征计算ID损失，并且将其与图像的全局特征进行联合训练，计算三元组损失，以实现文本特征对视觉特征的辅助。最后得到能够提取出更多细节信息的重识别网络，测试时仅使用图像通道即可得到较优的检索结果，证明了文本特征对视觉特征辅助的有效性。该方法适用于智能安防领域和智慧商业领域，例如人员追踪、顾客轨迹分析、景区人流分析。