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一种基于身份和非身份属性交互学习的行人属性识别方法

摘要

本发明提供一种基于身份和非身份属性交互学习的行人属性识别方法。首先,采用一种具有视角变化鲁棒性的特征学习方法对行人图像进行特征表达;其次,将行人属性分为身份属性和非身份属性,对二者之间的潜在关系进行建模,设计出行人身份属性和非身份属性交互学习的目标函数,利用身份属性的识别优势促进非身份属性识别率的提高,并且利用非身份属性识别率的提高反过来进一步改进身份属性的识别效果。行人属性分为身份属性和非身份属性的潜在关系为:相同身份的行人之间,必然具有相同的非身份属性;非身份属性差异大的行人之间,其身份属性差异一般较大。最后,采用mini‑batch随机梯度下降算法对目标函数进行优化,实现行人属性的识别。

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