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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于不确定性联合注意力的人的重识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116206338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310190844.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于不确定性联合注意力的人的重识别方法及系统是由铁治欣;王登文;陈燕兵;陶灵兵设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于不确定性联合注意力的人的重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于不确定性联合注意力的人的重识别方法及系统，应用于人体识别技术领域。方法包括以下步骤：S1、提取输入图像的全局特征，空间特征和关键点特征；S2、对关键点特征和空间特征进行联合学习，得到联合特征；S3、构建联合特征与上下文信息的关系特征，得到上下文关系特征。本发明设计了一种上下文关系网络，使同一个体的所有局部特征均包含上下文关系特征，解决了当不同个体的局部特征具有相似属性时，会混淆个体间局部特征而出现误识别的问题；抛弃得分较低的像素区域，并与相应的局部空间特征进行联合，增强局部特征的可信度，能够获得更具显著性的局部特征。

本发明授权一种基于不确定性联合注意力的人的重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定性联合注意力的人的重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、提取输入图像的全局特征，空间特征和关键点特征； S2、对关键点特征和空间特征进行联合学习，得到联合特征； S3、构建联合特征与上下文信息的关系特征，得到上下文关系特征； S2具体为： S21、对全局特征和关键点特征进行元素级乘法运算得到关键点局部语义； S22、将关键点特征热图映射为注意力热图，得到注意力得分； S23、根据注意力得分进行特征擦除，得到姿态局部特征； S24、以全局特征为中心，为每个空间特征增加拓扑关系，得到空间局部特征； S25、将空间局部特征与姿态局部特征进行联合表征，得到联合特征； S24具体为：构建基于全局特征的拓扑关系特征： 式中，为最大值池化后的全局特征，为全局特征对拓扑关系特征的影响权重，为基于空间划分的局部特征； 对拓扑关系特征进行补偿，连接和，进行1×1的融合卷积，得到空间局部特征： 式中，为1×1的融合卷积，表示两个特征的连接； S3中上下文关系特征包括一阶上下文关系特征和二阶上下文关系特征，其中一阶上下文关系特征的计算具体为： 计算一阶上下文特征： 式中，为一阶上下文特征，为亲近度超参数，表示联合特征与全局特征的亲近程度； 对一阶上下文特征和最大池化后的全局特征进行补偿： 式中，为补偿后的一阶上下文特征，为补偿后的全局特征，为补偿子网络，为一阶上下文关系层，为补偿程度超参数，为一阶上下文关系特征； S3中二阶上下文关系特征的计算具体为： 构建和的上下文关系： 式中，为联合特征与补偿后的全局特征之间的连接，为补偿后的一阶上下文特征与补偿后的全局特征之间的连接，为联合与全局关系模块，为上下文与全局关系模块，为联合特征与一阶上下文关系特征模块，为高阶关系特征，为全连接层，为补偿参数，为二阶上下文关系特征，将作为最终的上下文关系特征。

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