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龙图腾网恭喜云南联合视觉科技有限公司申请的专利一种基于分类权重等距分布损失模型的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：CN112446305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202011247963.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于分类权重等距分布损失模型的行人重识别方法是由刘杰豪;林旭;杨钊;陶大鹏设计研发完成，并于2020-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分类权重等距分布损失模型的行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分类权重等距分布损失模型的行人重识别方法，该方法主要解决行人重识别任务中样本不平衡问题。包括步骤：将行人图片输入到卷积神经网络以获得行人特征向量；对行人特征向量以及分类层中的权重向量进行归一化操作；由归一化权重向量计算权重等距分布损失，由归一化后的行人特征和权重向量计算分类损失；利用权重等距分布损失和分类损失训练卷积神经网络；将测试行人图片输入到训练好的网络得到对应的归一化特征向量，利用这些特征向量完成行人重识别。该方法从损失函数的角度出发，针对行人数据集中样本不平衡现象的问题，在分类空间中对分类权重向量进行约束，以缓解样本不平衡对模型训练的影响，提高行人重识别的准确率。

本发明授权一种基于分类权重等距分布损失模型的行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分类权重等距分布损失模型的行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、将训练图片输入到卷积神经网络，获得图片的高维特征表达向量，用于后续的分类学习；步骤2、使用一个全连接层对行人特征进行分类学习；在进行分类之前，对全连接层的分类权重向量和步骤1获得的行人特征向量进行归一化处理，再将归一化后的特征输入全连接层，得到分类损失；步骤3、根据步骤2中全连接层归一化后的每个分类权重向量，计算每个向量到其它所有权重向量之间的距离之和，得到等距分布损失；步骤4、将步骤2和步骤3得到的分类损失和等距分布损失进行结合，得到总的损失函数；步骤5、利用步骤4得到的总损失函数训练并优化卷积神经网络，最终得到训练好的网络模型；步骤6、将测试集的行人图片输入到训练好的网络模型中，并得到对应的特征向量，同时对这些特征向量进行归一化处理，得到最终的特征向量；将查询集中行人图片的特征向量逐一与候选集中行人图片的特征向量进行距离对比，根据距离结果排序，完成行人重识别任务；步骤2所要求分类损失中，分类层中的偏置项被移除，输入特征向量与分类权重都进行了L2归一化操作，即得到和，因此特征向量和分类权重都被投影到单位超球体中；令，其中s为控制超球体半径的参数；最后得到归一化的分类损失为，其中表示第i个样本的特征，代表的真实标签，代表分类层中第j个列向量，n为用于批量训练的样本数量，C为训练类别总数。

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