技术总结
本发明公开了一种基于Siamese网络的用于行人重识别的方法。方法为：首先使用两个完全相同的ResNet‑50卷积神经网络构成一个Siamese网络，包括预训练ResNet‑50网络、调整ResNet‑50网络、搭建形成一个Siamese网络、完善Siamese网络；然后预处理训练数据集，并用该训练数据集训练Siamese网络，最后将待查图像与训练数据集中的图像匹配成图像对，进行行人重识别，将两张图像的分类结果和两图像是否一致作为判别条件，判断训练数据集中哪些图像和待查图像属于同一个行人。本发明提高了图像深度特征的区分程度和行人进行重识别的准确率，减少了在大规模图像集中查询图像的查询时间。 1
技术研发人员：伏长虹;高梽强
受保护的技术使用者：南京理工大学
技术研发日：2018.01.03
技术公布日：2018.06.15