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本发明公开了一种基于卷积生成对抗网络的姿态修正行人再识别方法。首先对Duke‑MTMC数据集进行随机擦除和均值填充，用于训练卷积生成对抗网络模型。使用DeepLabV3对遮挡的行人数据集进行自动裁剪，将可见度得分较低的区域进行擦除，并且使用训练好的卷积生成对抗网络模型进行生成，保证了行人的体态完整性。再使用Resnet50和姿态估计分别提取全局特征和姿态局部特征，为了修正卷积生辰对抗网络生成完整图像所产生的噪声，将全局特征与局部特征相融合。分别使用两个损失函数针对全局特征分支和融合特征分支进行约
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114639122 A
(43)申请公布日 2022.06.17
(21)申请号 202210282466.X G06V 10/764 (2022.01)
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