公开(公告)号：CN116797966A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310516184.6

申请日：2023-05-09

申请人： 大连理工大学

发明人： 葛宏伟 ,  齐彧 ,  刘雨轩 ,  候亚庆

IPC分类号： G06V20/40 ,  G06V40/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047

摘要： 本发明属于人工智能与视频行人重识别领域，公开一种基于注意力时空图网络的视频行人重识别方法，提出一种多粒度注意力时空图网络方法，旨在不破坏行人身体结构的同时关注前景信息，减少背景干扰，融合多粒度时态信息，同时抑制异常帧的特征表达。步骤如下：提取行人原始帧级特征；提取各帧级行人关键区域信息；提取全局分支特征；多粒度空间注意力图网络更新帧级特征；多粒度时间注意力图网络获取行人视频序列级特征；损失函数训练网络。通过使用本发明可减少破坏身体结构，降低背景噪声的干扰，并抑制异常帧信息表达，显著提升视频行人重识别的性能。本发明作为一种基于注意力时空图网络的视频行人重识别方法，可广泛应用于视频行人重识别领域。