一种基于行人检测、属性学习和行人识别的行人检索增强方法

摘要

本发明公开了一种基于行人检测、属性学习和行人识别的行人检索增强方法，包括行人检测、行人重识别、行人属性预测，通过使用行人检测损失函数、属性分类损失函数和身份分类损失函数，利用属性和身份标签通过训练框架识别行人在图像中的位置，最终的损失函数。本发明通过开发一个多任务的深度学习框架来解决行人检索问题，该框架在单个卷积神经网络中综合考虑了行人检测、行人重识别和行人属性预测，提高检索精度。