基于分布拟合的可泛化的行人重识别方法

摘要

本发明公开了一种基于分布拟合的可泛化的行人重识别方法，包括选取原始的神经网络模型；获取训练数据集，训练神经网络模型得到初步行人重识别模型；获取测试数据集，测试和修正初步行人重识别模型得到最终的行人重识别模型；实时获取行人图像，采用行人重识别模型进行识别并完成行人的重识别。本发明有效地减少了图像分布差异引起的性能下降，同时提升模型的泛化能力来适应不同场景；因此本发明方法不仅解决了图像分布差异所引起的性能下降问题，而且提升了模型的泛化能力，同时可靠性高、泛化性好而且精确度高。