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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
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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王美娇
17332172210
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