[發(fā)明專利]基于權(quán)重多樣性正則化的行人重識別方法及其應(yīng)用

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010790733.5
• 申請日: 2020-08-07
• 公開（公告）號: CN111931641B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鄧圣衡;王鵬飛;丁長興;李弘洋;黃家榮;陳柏伶;郭思聰
• 申請（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06V20/52
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

1.一種基于權(quán)重多樣性正則化的行人重識別方法，其特征在于，包括下述步驟：

構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括Resnet50網(wǎng)絡(luò)、卷積層以及全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并初始化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

圖像預(yù)處理，得到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入張量；

采用交叉熵?fù)p失函數(shù)和三元組損失函數(shù)的同時采用權(quán)重多樣性損失函數(shù)控制卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層的權(quán)重互不相同，完成權(quán)重多樣性正則化；

三元組損失函數(shù)表示為：

交叉熵?fù)p失函數(shù)表示為：

權(quán)重多樣性損失函數(shù)表示為：

其中，d表示兩者之間的距離，P(y_i)表示圖像樣本的真實分布，表示卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出樣本的預(yù)測分布，n表示卷積層個數(shù)，w_i表示每一個卷積層的權(quán)重，x_i表示第i類圖像特征，x_j表示第j類圖像特征，x_a表示第a類圖像特征；

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，提取圖像中行人不同的局部特征，對每一個行人的局部特征級聯(lián)成為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的特征向量，將提取到的所有行人特征向量進(jìn)行距離度量，完成行人重識別；

所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的具體步驟包括：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層輸出行人圖像局部特征向量，將行人圖像局部特征向量級聯(lián)得到輸出的特征向量，將所有行人的輸出特征向量計算三元組損失值，加和取平均值得到第一損失值L₁；

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出ID預(yù)測值，對多個ID預(yù)測值分別計算交叉熵?fù)p失值，加和取平均得到第二損失值L₂；

卷積層輸出各自的權(quán)重信息，對多個權(quán)重信息計算權(quán)重多樣性損失值，加和取平均得到第三損失值L₃；

計算總損失值L：L＝L₁+L₂+L₃；

采用adam優(yōu)化器進(jìn)行優(yōu)化，采用梯度下降的方式對損失值求導(dǎo)，更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于權(quán)重多樣性正則化的行人重識別方法，其特征在于，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：Resnet50網(wǎng)絡(luò)、6個卷積層以及6個全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將Resnet50網(wǎng)絡(luò)移除下采樣。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于權(quán)重多樣性正則化的行人重識別方法，其特征在于，所述圖像預(yù)處理具體步驟包括：

將圖像隨機(jī)裁剪并進(jìn)行設(shè)定概率的水平翻轉(zhuǎn)，將隨機(jī)翻轉(zhuǎn)后的圖像進(jìn)行歸一化處理得到三維張量，隨機(jī)將三維張量中的部分區(qū)域設(shè)置為圖像均值，然后進(jìn)行隨機(jī)色彩抖動處理，得到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入張量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于權(quán)重多樣性正則化的行人重識別方法，其特征在于，所述將提取到的所有行人特征向量進(jìn)行距離度量，具體步驟包括：

將行人特征向量與公開數(shù)據(jù)集中的行人特征向量進(jìn)行余弦距離計算，對計算得到的余弦距離進(jìn)行排序，余弦距離最近的特征向量所對應(yīng)的行人圖像ID即為匹配結(jié)果。