[00292462]基于协同尺度学习的行人重识别方法
交易价格：
面议
所属行业：
硬件/数码
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：201410071721.1
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
武汉大学
进入空间
所在地：湖北武汉市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明公开了一种基于协同尺度学习的行人重识别方法，属于监控视频检索技术领域。本发明首先根据已标注训练样本集L中图像的颜色和纹理特征，进行尺度学习得到相应马氏距离中的协方差矩阵Mc和Mt；随机选择查询对象使用Mc和Mt进行马氏距离度量，得到相应排序结果，从中取得正样本和负样本生成新的已标注训练样本集L，更新Mc和Mt，直到未标注训练样本集U为空，得到最终的标注样本集L*，并融合颜色和纹理特征得到Mf，就可以使用基于Mf的马氏距离函数进行行人重识别。本发明在半监督框架下研究基于尺度学习的行人重识别技术，通过未标注样本辅助标注样本进行尺度学习，符合实际视频侦查应用标注训练样本难以获取的要求，能有效提升少标注样本下的重识别性能。
本发明公开了一种基于协同尺度学习的行人重识别方法，属于监控视频检索技术领域。本发明首先根据已标注训练样本集L中图像的颜色和纹理特征，进行尺度学习得到相应马氏距离中的协方差矩阵Mc和Mt；随机选择查询对象使用Mc和Mt进行马氏距离度量，得到相应排序结果，从中取得正样本和负样本生成新的已标注训练样本集L，更新Mc和Mt，直到未标注训练样本集U为空，得到最终的标注样本集L*，并融合颜色和纹理特征得到Mf，就可以使用基于Mf的马氏距离函数进行行人重识别。本发明在半监督框架下研究基于尺度学习的行人重识别技术，通过未标注样本辅助标注样本进行尺度学习，符合实际视频侦查应用标注训练样本难以获取的要求，能有效提升少标注样本下的重识别性能。
