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摘要：本发明涉及电子技术领域行人重识别方法。行人重识别任务旨在不重叠且不同视角的摄像设备下找出目标行人。在实际的应用中，由于光照条件、摄像视角、图像分辨率和环境背景等存在不同程度的干扰问题，导致行人重识别任务存在很大的挑战。特别是因光照和摄像机参数的影响而出现的同一行人图像颜色不一致，以及不同行人图像颜色相近的问题，发明一种基于注意力机制和双模态特征融合行人重识别方法。本发明融合RGB模态和灰度模态的双模态特征，利用行人图像色彩和边缘结构等信息，更全面地捕获行人图像的特征，并且引入注意力机制，使得模型能够自动关注行人图像中重要的特征区域，从而提高网络模型的识别性能。
主权项：1.一种基于注意力机制和双模态特征融合的行人重识别方法，所述行人重识别方法包含以下步骤：S1：根据灰度图转换算法将RGB模态的行人图像转换为灰度模态的行人图像；S2：RGB模态流模块和灰度模态流模块分别使用ResNetCPA和ResNetPA方法对RGB模态和灰度模态的行人图像进行特征提取，得到RGB模态下的行人特征和灰度模态下的行人特征；S3：将得到特征在双模态拼接流模块进行拼接；S4：将RGB模态流模块、灰度模态流模态、双模态拼接流模块所得到的行人特征进行融合；S5：设计损失函数，使用ID损失和三元组损失两种损失函数。
全文数据：
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百度查询： 北京信息科技大学 基于注意力机制和双模态特征融合的行人重识别方法
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