《一种基于多层神经网络的跨场景行人重识别的方法》

技术简介：

本发明公开了一种基于多层神经网络的跨场景行人重识别的方法,其步骤如下：(1)采集当前场景下摄像头中的行人视频,截取视频帧；(2)对步骤1截取到的视频帧中的行人图像进行特征提取和降维处理,使用样本对构成目标域训练集Xt,得到测试集Xo；(3)对相关场景下的带标识数据进行处理,使用样本对构成源域训练集Xs；(4)建立训练集X,X＝[Xs,Xt]；(5)使用X来训练多层神经网络模型；(6)根据步骤5得到的模型在测试集Xo中对待识别样本进行识别。本发明选用具备可实现复杂非线性映射的多层神经网络作为学习模型,使用迁移学习思想将相关场景的带标识数据加入到新场景的模型学习中,使得对新场景的学习更准确有效。

研发人员：顾晓清;倪彤光;王洪元