技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于生成式对抗网络图像超分辨率技术的行人再识别方法。首先利用拉普拉斯金字塔生成式对抗网络生成一群图像清晰的图像，然后利用局部最大事件表示和Dense Correspondences算法分别提取图像HSV颜色特征、纹理特征和LAB颜色特征，然后将这些特征融合，再利用交叉视觉二次判别分析算法将这些特征进行度量学习，并利用曼哈顿距离计算probe集与gallery集之间的距离，最后利用multi‑shot模式进行1∶N和N∶N评估。本发明利用LAPGAN网络生成高分辨率图像，再利用传统方法获取图像特征并进行相应匹配。结合深度学习和传统方法解决由光照、角度等原因造成图像分辨率低的问题，提高图像匹配率。
技术研发人员：翟懿奎;陈璐菲;徐颖;甘俊英;应自炉;曾军英
受保护的技术使用者：五邑大学
技术研发日：2017.05.13
技术公布日：2017.09.05