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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利一种基于集成聚类的无监督视频行人再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：CN114359832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202111672646.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于集成聚类的无监督视频行人再识别方法及系统是由谢晓华;钱锦浩;赖剑煌设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成聚类的无监督视频行人再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集成聚类的无监督视频行人再识别方法及系统，该方法包括：S1、获取行人数据集并提取得到行人数据；S2、基于特征提取器对行人数据进行特征提取，得到数据特征；S3、基于集成聚类方法对数据特征进行聚类；S4、根据聚类结果构建伪标签并更新特征提取器参数；S5、返回步骤S2直至特征提取器收敛；S6、基于收敛的特征提取器提取特征，通过距离度量并排序，完成行人再识别。该系统包括：获取模块、提取模块、聚类模块、更新模块、循环模块和识别模块。通过使用本发明，能够使得聚类的结果更加具有鲁棒性和稳定性，有助于提高识别精度。本发明作为一种基于集成聚类的无监督视频行人再识别方法及系统质，可广泛应用于行人识别领域。

本发明授权一种基于集成聚类的无监督视频行人再识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于集成聚类的无监督视频行人再识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取行人数据集并提取得到行人数据；S2、基于特征提取器对行人数据进行特征提取，得到数据特征；S3、基于集成聚类方法对数据特征进行聚类，得到聚类结果；S4、根据聚类结果构建伪标签并更新特征提取器参数；S5、返回步骤S2直至特征提取器收敛，得到收敛的特征提取器；S6、基于收敛的特征提取器提取特征，通过距离度量并排序，完成行人再识别；所述基于集成聚类方法对数据特征进行聚类，得到聚类结果这一步骤，其具体包括：S31、对数据特征进行分离，得到全局特征和子特征；S32、基于DBSCAN聚类方法分别对全局特征和子特征进行聚类，得到多个初步结果；S33、基于层次聚类方法对多个初步结果进行集成，得到聚类结果；所述基于层次聚类方法对多个初步结果进行集成，得到聚类结果这一步骤，其具体包括：S331、根据多个初步结果计算共现矩阵；S332、根据共现矩阵和层次聚类方法构建逐步系统树图；S333、基于预设的切割阈值切割逐步系统树图并生成集成聚类结果；所述共现矩阵的公式表示如下： 上式中，Pkxi表示样本xi在第k次聚类的划分结果，Pkxj表示样本xj在第k次聚类的划分结果，n表示样本数量。

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