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龙图腾网恭喜天津理工大学;山东省人工智能研究院申请的专利一种基于衣服感知混合和前景增强的换衣行人重识别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：CN119541002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510072579.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于衣服感知混合和前景增强的换衣行人重识别方法是由高赞;王然;徐海霞;赵一博;马春杰;袁立明;温显斌设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于衣服感知混合和前景增强的换衣行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉和模式识别技术领域，尤其涉及一种基于衣服感知混合和前景增强的换衣行人重识别方法。步骤如下：采集图像数据构建数据集，并对采集的图像进行文本描述，对数据集中图像数据进行预处理后划分为训练集和测试集；构建换衣行人重识别模型，该模型包括文本特征提取单元、图像特征提取单元和特征融合单元，将训练集中的行人图像输入至换衣行人重识别模型中进行训练，得到各单元的损失函数；汇总损失得到总损失，通过总损失对换衣行人重识别模型进行训练和优化；将测试集中数据输入至优化和训练后的换衣行人重识别模型中进行相似度比对，选择相似度最高的图像作为最终检索结果；本发明可以提高换衣行人重识别的准确性。

本发明授权一种基于衣服感知混合和前景增强的换衣行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于衣服感知混合和前景增强的换衣行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集图像数据构建数据集，并对采集的图像进行文本描述，然后对数据集中图像数据进行预处理，最后将数据集划分为训练集和测试集；S2、构建换衣行人重识别模型，该模型包括文本特征提取单元、图像特征提取单元和特征融合单元，将训练集中的行人图像输入至换衣行人重识别模型中进行训练，得到各单元的损失函数；文本特征提取单元：引入特定ID的可学习文本标记来学习不明确的文本描述，文本提取单元包括图像编码器和文本编码器；图像特征提取单元：包括定位上衣中心区域扩展衣服布料内容、随机抽样衣服对行人上衣部分进行填充、骨干网络VisionTransformer特征提取，定位上衣中心区域扩展衣服布料内容具体从输入的训练集中的图像中获取衣服样式的信息，通过辅助工具HRNet人体姿态估计网络提取人体中多个关键点，随机抽样衣服对行人上衣部分进行填充，具体使用SCHP人体解析网络对输入的数据集中的图像进行分解，生成属于不同属性的伪标签，骨干网络VisionTransformer提取特征后，根据提取的特征计算文本和图像间的交叉熵损失；特征融合单元：特征融合单元通过ResNet网络与骨干网络交融提取前景特征；S3、汇总损失得到总损失，通过总损失对换衣行人重识别模型进行训练和优化；S4、将测试集中数据输入至优化和训练后的换衣行人重识别模型中，通过优化后的换衣行人重识别模型提取输入的行人图像的特征，将提取的特征与云端数据库中的数据进行检索比对，相似度最高的图像即为最终检索结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津理工大学;山东省人工智能研究院，其通讯地址为：300000 天津市西青区宾水西道391号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。