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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明属于人工智能和计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于关系图注意力网络的拥挤行人重识别方法。本发明方法首先使用姿态特征提取模块提取外形特征，利用OpenPose获得人物的关键点集合，并使用多个线性层将其转化为高维向量，然后利用关系图注意力网络来获取到图片中的形状特征，从而将干扰人物的信息排除在形状特征外，然后利用提出的形状引导的特征增强模块，通过两阶段的交叉注意力过程，挖掘基于形状特征的外观特征，从而获取到关键的目标人物的具有判别性的特征，并进行人物身份的重识别。本发明方法解决拥挤行人重识别问题，提高模型识别准确率。
主权项：1.一种基于关系图注意力网络的拥挤行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对P*K张图像数据预处理；步骤2：将步骤1中获得的预处理完成的P*K张可见光图像输入至特征提取网络；步骤3：利用ResNet50网络，将步骤2中输入的图像浅层特征挖掘出富含深层信息的图片特征；步骤4：对于步骤1中输入的图像，利用OpenPose模型，获得每张图片的关键点集合；步骤5：利用多个线性层，将关键点集合转变为高维向量；步骤6：利用关系图注意力网络，将高维向量转变为显著的姿态特征；步骤7：将步骤3的图片特征和步骤6的姿态特征进行输入形状引导的特征增强模块，从而获取最终的图片特征，并计算身份损失与WRT损失；步骤8：利用获得的身份损失与WRT损失，计算总损失，将图片特征训练出性能良好的网络；步骤9：若达到指定的训练轮数，则进行步骤10，否则继续完成训练，返回步骤1；步骤10：结束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于关系图注意力网络的拥挤行人重识别方法
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