基于自学习局部特征表征的视频行人再识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于自学习局部特征表征的视频行人再识别方法及系统，包括：分别获取两段设定时间段内包含待识别行人连续变化图像的视频信息；采用孪生网络结构分别对获取的两段视频信息进行处理，得到对齐的表征行人时空特征的矢量，通过对比得到的矢量信息，判断两段连续图像信息中的行人是否为同一个人，实现行人再识别。本发明提出的残差‑循环神经网络，不仅能提取序列之间相关性，而且在结构上构成残差网络，解决了循环神经网络的梯度消失问题，加强空间特征和时间特征的融合。