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摘要：本发明提供了一种行人重识别匹配边界阈值设置方法、装置及相关组件，该方法包括：获取多个待设定匹配边界阈值的场景，并对每一场景分别随机采集多张行人数据；利用卷积神经网络模型对每一场景中的行人数据进行特征提取，得到行人特征；对每一场景中的多个行人特征进行两两之间的相似度计算，得到多个相似度得分，然后按照数值大小进行排序，并对排序后的每一相似度得分设置对应的相似度索引号；针对每一场景，根据预设的负样本错误率以及相似度得分的个数确定目标相似度索引号，然后将目标相似度索引号对应的相似度得分作为对应场景的匹配边界阈值。本发明根据负样本错误率确定最终的匹配边界阈值，可以有效保证该匹配边界阈值的准确性和稳定性。
主权项：1.一种行人重识别匹配边界阈值的设置方法，其特征在于，包括：获取多个待设定匹配边界阈值的场景，并对每一场景分别随机采集多张行人数据；利用预设的卷积神经网络模型对每一场景中的多张行人数据进行特征提取，得到每一场景中的多个行人特征；对每一场景中的多个行人特征进行两两之间的相似度计算，得到对应的多个相似度得分，然后对每一场景中的多个相似度得分按照数值大小进行排序，并对排序后的每一相似度得分设置对应的相似度索引号；针对每一场景，根据预设的负样本错误率以及相似度得分的个数确定一目标相似度索引号，然后将与所述目标相似度索引号对应的相似度得分作为对应场景的匹配边界阈值；所述针对每一场景，根据预设的负样本错误率以及相似度得分的个数确定一目标相似度索引号，然后将与所述目标相似度索引号相同的相似度索引号对应的相似度得分作为对应场景的匹配边界阈值，包括：按照下列公式确定每一场景中的目标相似度索引号：idx＝err％*Ni^2-Ni2式中，idx为每一场景中的目标相似度索引号，err％为每一场景中的负样本错误率，Ni为第i个场景中行人特征的个数，Ni^2-Ni2为每一场景中的相似度得分个数。
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