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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明涉及一种提取行人身体特征的遮挡行人重识别方法、系统及设备，方法包括：将行人图像的全局特征图G通过预先训练好的身体特征过滤器处理，获得身体特征过滤图；将身体特征过滤图和全局特征图G逐元素相乘，得到身体特征增强的全局特征图Gb；将身体特征增强的全局特征图Gb通过身体特征细化器处理，获得空间注意力分数分布图As；将空间注意力分数分布图As和身体特征增强的全局特征图Gb相乘得到特征更为精细的行人身体全局特征。本发明提出身体特征过滤器BodyFeatureFilter，BFF来帮助模型从行人图像中过滤掉噪声信息，并专注于行人图像的身体特征，不仅拥有简洁明了的网络结构，又可直接有效地提取只属于行人的精细的身体特征。
主权项：1.一种提取行人身体特征的遮挡行人重识别方法，其特征在于包括：将行人图像的全局特征图G通过预先训练好的身体特征过滤器处理，获得身体特征过滤图，其中，身体特征过滤器是通过采用身体部位标签基于微型网络进行训练得到，微型网络仅包含三个卷积核为3×3的卷积层和一个Sigmoid激活层，每个卷积层后都设置有一个BatchNorm层；将身体特征过滤图和全局特征图G逐元素相乘，得到身体特征增强的全局特征图Gb；将身体特征增强的全局特征图Gb通过身体特征细化器处理，获得空间注意力分数分布图As，其中，身体特征细化器采用RGA方法中的空间关系感知全局注意力机制RGA-S进行实现，RGA-S利用当前空间特征节点与所有空间特征节点的成对关系，并将它们以固定顺序堆叠以紧凑地表示当前空间特征节点的全局结构信息；将空间注意力分数分布图As和身体特征增强的全局特征图Gb相乘得到特征更为精细的行人身体全局特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 提取行人身体特征的遮挡行人重识别方法、系统及设备
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