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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江工業(yè)大學申請的專利基于中間模態(tài)的參數(shù)共享和特征學習的跨模態(tài)行人重識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115731574B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211431464.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)基于中間模態(tài)的參數(shù)共享和特征學習的跨模態(tài)行人重識別方法是由杜鋒;產(chǎn)思賢;白琮設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于中間模態(tài)的參數(shù)共享和特征學習的跨模態(tài)行人重識別方法在說明書摘要公布了：一種基于中間模態(tài)的參數(shù)共享和特征學習的跨模態(tài)行人重識別方法，通過中間模態(tài)生成器生成中間模態(tài)圖像，所生成的中間模態(tài)圖像能夠緩解模態(tài)差異，然后原始圖像與中間模態(tài)圖像一同輸入自主設(shè)計的雙流骨干網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，對提取的特征設(shè)計了全局和局部特征學習，從粗粒度和細粒度兩個層次減小模態(tài)差異。聯(lián)合損失函數(shù)被用來篩選模態(tài)共有特征中具有身份區(qū)別性的特征，對網(wǎng)絡(luò)模型進行優(yōu)化。本發(fā)明在跨模態(tài)行人重識別任務(wù)取得了不錯的效果。

本發(fā)明授權(quán)基于中間模態(tài)的參數(shù)共享和特征學習的跨模態(tài)行人重識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于中間模態(tài)的參數(shù)共享和特征學習的跨模態(tài)行人重識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.獲取訓練數(shù)據(jù)集，所述訓練數(shù)據(jù)集中每個訓練樣本為帶有身份標注的可見光和紅外線圖像，將訓練樣本輸入到所提出中間模態(tài)生成器中，所生成的中間模態(tài)圖像和原始圖像具有相同的身份標識； S2.將生成的中間模態(tài)圖像Mvis，Mir與原始圖像VIS，IR一起送入所設(shè)計的參數(shù)共享的雙流網(wǎng)絡(luò)中提取模態(tài)共享特征； S3.將提取的特征圖送入所設(shè)計的全局和局部特征學習模塊，從粗粒度和細粒度兩個層次減少模態(tài)差異； S4.使用Ldclloss訓練中間模態(tài)生成器，使得生成的中間模態(tài)圖像更加接近，Lidloss與Lhc_triloss的組合監(jiān)督局部特征，Lccloss監(jiān)督全局特征，總體損失L為上述loss的總和，通過總體損失L的反向傳播對中間模態(tài)生成器和雙流主干網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進行優(yōu)化；所述總體損失L表示如下： L＝Lid+0.5Ldcl+Lhc_tri+Lcc1 其中Lid是滑動標簽交叉熵損失，Lhc_tri異中心三元組損失，Lid和Lhc_tri聯(lián)合監(jiān)督局部特征，Ldcl是分布一致性損失，用于使得中間模態(tài)生成器生成的圖像互相接近；Lcc是中心聚集損失，用于監(jiān)督全局特征； 中心聚集損失Lcc表示為: Lcc＝LccV,I+LccV,Mvis+LccMvis,I+LccMvis,Mir6 其中LccV,I表示對VIS與IR圖像的中心聚集損失，其具體公式表示為： 其中是當前批次中帶有標簽yi的特征的平均值，P是當前批次中的身份數(shù)量，σ是中心之間的最小邊距；其中B表示每個模態(tài)輸入圖像的數(shù)量，2B為VIS圖像與IR圖像在批量拼接后的圖片數(shù)量；其他模態(tài)間的中心聚集損失與公式7類似； S5.將待識別圖像輸入到訓練好的網(wǎng)絡(luò)中，分別提取待識別圖像特征和數(shù)據(jù)庫圖像特征，通過圖像特征的比對，完成待識別圖像的識別。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江工業(yè)大學，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市拱墅區(qū)潮王路18號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。