基于权重多样性正则化的行人重识别方法及其应用

摘要

本发明公开了一种基于权重多样性正则化的行人重识别方法及其应用，该方法步骤包括：构建卷积神经网络并初始化卷积神经网络参数；图像预处理得到卷积神经网络的输入张量；采用交叉熵损失函数和三元组损失函数的同时采用权重多样性损失函数控制卷积神经网络中卷积层的权重互不相同，完成权重多样性正则化；卷积神经网络训练，提取图像中行人不同的局部特征，对每一个行人的局部特征级联成为卷积神经网络输出的特征向量，将提取到的所有行人特征向量进行距离度量，完成行人重识别。本发明提取得到的局部特征更加细致且具有更加丰富的特征数量，具有区分性更大的行人图像语义信息，实现了权重多样性正则化效果，提高了行人重识别任务的准确率。