一种基于全局特征和局部特征拼接的行人重识别方法

摘要

本发明公开了一种基于全局特征和局部特征拼接的行人重识别方法，首先构建行人重识别网络；然后采用多损失函数策略对行人重识别网络分支有针对性的进行分开约束；接着采用多损失函数策略对行人重识别网络进行训练，通过对行人重识别网络结构的参数进行优化训练，得到训练好的行人重识别模型；最后在行人查询集中随机选取某个指定对象，将该对象的图像输入至训练好的行人重识别模型中，计算该指定对象和候选集中的每个对象的欧式距离，接着对计算得到的距离进行升序排序，从而获得行人重识别结果。本发明采用多损失函数策略对模型进行约束，通过对损失函数针对性的选择以提高模型的泛化能力。