一种基于轻量化卷积神经网络的行人重识别方法

摘要

本发明涉及一种基于轻量化卷积神经网络的行人重识别方法，包括以下步骤：步骤S1:从大型公用数据集中提取取行人重识别数据集；步骤S2:采用中值滤波的方法对人重识别数据集进行图像平滑的预处理操作，得到预处理后的数据集；步骤S3:将预处理后的数据集，采用灰度拉伸的图像增强的算法进行处理，得到增强后的数据集；步骤S4:根据得到的增强后的数据集训练轻量化卷积神经网络，得到训练好的轻量化卷积神经网络模型；步骤S5:将目标人物的图片和待识别匹配的行人图像分别输入训练好的轻量化卷积神经网络模型中，判断待识别匹配的行人是否为目标人物。本发明能够有效地实现行人重识别。