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基于序列上下文关系学习的行人属性识别方法和识别系统

摘要

本发明公开了一种基于序列上下文关系学习的行人属性识别方法和识别系统,其中行人属性识别方法包括:建立并训练行人识别系统;将待识别图像在竖直方向编码为图像序列,属性序列初始化为随机值;利用训练好的行人识别系统计算图像上下文关系序列和属性上下文关系序列;计算图像上下文关系序列对属性上下文关系序列中每个元素的注意力;计算每个属性属于该属性每个类别的概率,选择概率值最大的类别作为该属性的类别。该方法充分利用了图像序列间的上下文关系、属性间的上下文关系以及图像与属性间的上下文关系,提高了行人属性识别的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN110598631B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥工业大学;

    申请/专利号CN201910862510.2

  • 申请日2019-09-12

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人常虹

  • 地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

  • 入库时间 2022-08-23 11:37:22

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