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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利基于成员递进关系的行人群组表征方法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：CN114359682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210015501.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于成员递进关系的行人群组表征方法是由赖剑煌;邓括羽;谢晓华设计研发完成，并于2022-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于成员递进关系的行人群组表征方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于成员递进关系的行人群组表征方法，该方法包括：获取行人图片并提取行人特征；对行人特征进行线性投影降维，得到行人特征的隐编码；对行人特征的隐编码引入群组表征向量并进行填补，得到填补后特征序列；将填补后特征序列中的群组表征向量结合个体表观信息，得到群组个体表征；将填补后特征序列中的群组表征向量结合个体间关联信息，得到群组关联表征；将群组个体表征和群组关联表征融合，得到多级群组表征。通过使用本发明，能够更好的表征群组的特征信息，从而提高行人重识别精度。本发明作为一种基于成员递进关系的行人群组表征方法，可广泛应用于计算机信息处理领域。

本发明授权基于成员递进关系的行人群组表征方法在权利要求书中公布了：1.一种基于成员递进关系的行人群组表征方法，其特征在于，包括以下步骤：获取行人图片并提取行人特征；对行人特征进行线性投影降维，得到行人特征的隐编码；对行人特征的隐编码引入群组表征向量并进行填补，得到填补后特征序列；将填补后特征序列中的群组表征向量结合个体表观信息，得到群组个体表征；将填补后特征序列中的群组表征向量结合个体间关联信息，得到群组关联表征；将群组个体表征和群组关联表征融合，得到多级群组表征；所述将填补后特征序列中的群组表征向量结合个体表观信息，得到群组个体表征这一步骤，其具体包括：将填补后特征序列经过三个多层感知机学习，得到对应特征Q1、特征K1和特征V1；计算每个特征与其他特征的相似度；将相似度进行softmax变换并结合特征V进行相乘处理，得到每个特征与其他特征的相似度较高的特征；循环感知机学习和相似度计算的步骤，直至达到预设次数，得到第一组不同子空间的相似信息；将第一组不同子空间的相似信息进行拼接，得到群组个体表征；还包括计算个体间关联信息，具体步骤如下：将群组个体表征与填补后特征序列相加并作残差计算，得到第一特征结果；将第一特征结果进行正则化处理并基于多层感知机计算张量，得到第二特征结果；将第二特征结果与第一特征结果相加并作残差计算，得到个体间关联信息；所述将填补后特征序列中的群组表征向量结合个体间关联信息，得到群组关联表征这一步骤，其具体包括：将个体间关联信息经过三个多层感知机，得到对应特征序列Q2、特征序列K2和特征序列V2；计算群组表征向量与其他个体间关联信息的相似度；将相似度进行softmax变换并结合特征序列V2进行相乘处理，得到群组表征向量中与个体间关联信息的相似度较高的特征；循环感知机学习和相似度计算的步骤，直至达到预设次数，得到第二组不同子空间的相似信息；将第二组不同子空间的相似信息进行拼接，得到群组关联表征。

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