技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于人体特征分布的行人解析方法，从人体特征分布的角度出发，提出了一种智能的融合人体特征分布模型和自监督结构敏感学习策略的行人解析方法。以自监督结构敏感学习方法为底层框架，首先，通过超像素分割的方法产生候选区域，对每个区域提取颜色和纹理特征建立表象模型，然后再利用高斯函数建立面积比例模型，最后通过将两个模型叠加得到总的人体特征分布模型。并将解析损失函数、关节结构损失函数和人体特征分布模型的特征分布损失函数相叠加的得到最终的损失函数。本发明利用自监督结构敏感学习方法使得生成的解析结果在语义上与人体的结构具有很强的一致性，更符合人体特征分布的特性，并且对遮挡，视角，复杂背景具有不变性。
技术研发人员：杨金福;张京玲;王美杰;李明爱;许兵兵
受保护的技术使用者：北京工业大学
技术研发日：2018.03.29
技术公布日：2018.09.21