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一种面向行人再识别的函数模型的优化方法及装置
成果名称: | 一种面向行人再识别的函数模型的优化方法及装置 | 关键字: | 行人 , 函数 , 模型 , 损失函数 , 图像 , 特征向量 , 向量 , 损失 , 相似 , 识别 | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 北京市 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201810110775.2 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 北京信息科技大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 3.00 | 所属十强产业: |
本发明实施例提供一种面向行人再识别的函数模型的优化方法及装置,所述方法包括:获取行人图像对的特征向量;根据所述特征向量,建立与所述行人图像对一阶相关、二阶相关和差分相关的函数模型;获取与所述函数模型对应的损失函数,并根据所述损失函数对所述函数模型进行训练,以优化所述函数模型。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的面向行人再识别的函数模型的优化方法及装置,通过建立与行人图像对一阶相关、二阶相关和差分相关的函数模型,并通过损失函数对函数模型训练,优化了函数模型,能够全面地对行人图像对进行识别,从而提高行人再识别的准确率。
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姜女士
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