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本发明属于计算机视觉领域,涉及一种基于视频轨迹特征关联学习的无监督行人重识别方法,包括以下步骤:输入行人重识别视频数据集;对行人重识别视频数据集进行稀疏时空轨迹采样,得到行人视频轨迹样本,组成行人视频轨迹;对行人视频轨迹样本进行预训练,获得行人重识别预训练网络模型;在行人重识别预训练网络模型中添加全连接层,构建视频轨迹特征向量表;根据行人视频轨迹特征向量表进行轨迹联合学习,得到联合学习损失函数;更新视频轨迹特征向量表;模型训练;进行无监督测试;通过对相机内和相机间视频轨迹特征向量的联合学习,挖掘
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113435329 B
(45)授权公告日 2022.06.21
(21)申请号 202110715016.0 G06V 10/774 (2022.01)
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