一种基于知识蒸馏的无监督行人重识别方法

摘要

本发明公开了一种基于知识蒸馏的无监督行人重识别方法，属于模式识别技术领域，所述方法包括，将目标应用场景下不同摄像头采集的无标签行人图片作为目标域，并对另一场景下不同摄像头采集的行人图片进行身份和属性标注后作为源域；构建行人重识别模型；将源域输入源分支进行训练，将目标域输入目标分支进行训练，将训练好的源分支输出的特征输入特征编码器进行训练，得到训练好的行人重识别模型；将待识别的行人图像输入训练好的行人重识别模型，并将待识别行人身份和属性特征与候选行人库中的行人身份和属性特征进行相似度比较并排序，得到行人重识别结果。本发明方法使用迁移学习和分块局部特征的方法实现行人重识别，有效提高了识别准确度。