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申请/专利权人：集美大学;深圳市赛维网络科技有限公司
摘要：本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种基于上下文感知和步态特征的换装行人重识别方法。本方法引入的自适应多尺度特征融合算法提升了在不同服装和环境变化下的人物识别准确率；边缘感知特征强化技术有效地增强了模型对人物轮廓的识别能力，特别是在视觉复杂的背景下；综合步态特征提取框架使得模型能够精准捕捉步态的细微变化，增强了识别的准确性；复合损失函数的创新设计提高了模型的学习效率，并确保了高度的识别稳定性。
主权项：1.一种基于上下文感知和步态特征的换装行人重识别方法，其特征在于，包括：过程1通过整合边缘检测器获取边缘强度图，在特征层面引入边缘信息，采用元素级乘法来强化特征表示；采用深度学习网络提取人物图像的多尺度特征，通过自适应算法动态调整各尺度特征的融合权重；过程2结合空洞卷积、自注意力机制、非局部操作和双向LSTM网络，形成一个集成的框架，用于全面提取和综合步态特征；过程3构建复合损失函数，提高模型的学习效率，并确保识别稳定性；过程4，基于过程3中的复合损失函数，通过相似度算法在数据库中匹配步态特征，并返回对应的人员信息。
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百度查询： 集美大学 深圳市赛维网络科技有限公司 一种基于上下文感知和步态特征的换装行人重识别方法
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