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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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成果名称: 一种基于关系图注意力网络的拥挤行人重识别方法 关键字: 图片 , 人物 , 行人 , 注意力 , 拥挤 , ffused , 网络 , market , wrt , 图像 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: 江苏省 知识产权类型: 发明专利
知识产权编号: CN202410390702.9 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: 南通大学 第一完成单位属性: 技术成熟度:
合作方式: 技术转让 交易价格(万): 8.00 所属十强产业:

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。

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