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龙图腾网获悉河南大学申请的专利由黑衣和头部图像指导的换衣行人重识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115620338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211258905.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权由黑衣和头部图像指导的换衣行人重识别方法及装置是由袁彩虹;邹明东;苏晨爽;周玉洁;许元辰;关志杰设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本由黑衣和头部图像指导的换衣行人重识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种由黑衣和头部图像指导的换衣行人重识别方法及装置，该方法包括：首先，使用新设计的遮挡衣服方法对原始图像进行处理获得到对应的黑衣图像，将得到的黑衣图像放在黑衣分支进行预训练；然后对框架进行联合学习，将原始行人图像放入原始分支并使用预训练好的黑衣分支指导原始分支学习；同时，将行人头部图像放入到头部分支中从而获得更细粒度的行人特征。本发明将所有行人的衣服进行遮挡，从而获得了黑衣图像，使得行人的衣服颜色统一，从而使模型更加关注衣服颜色以外的部分，从而提高模型健壮性；且能有效地利用原始图像中的信息，有效减少黑衣图像获取过程中的信息丢失，提高特征的鲁棒性。

本发明授权由黑衣和头部图像指导的换衣行人重识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种由黑衣和头部图像指导的换衣行人重识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：从原始行人图像中删除衣服特征，得到黑色的衣服行人图像； 步骤2：使用预训练的HRNet对原始行人图像进行处理，得到原始行人图像中的行人头部图像； 步骤3：构建换衣行人重识别网络，该网络由三个网络分支组成，分别为原始分支、黑衣分支、头部分支，分别用于学习原始行人图像特征、黑色的衣服行人图像特征、行人头部图像特征；三个网络分支主干网络结构相同，但不共享参数； 步骤4：将步骤1得到的黑色的衣服行人图像输入黑衣分支中进行训练，得到预训练的黑衣分支； 步骤5：在预训练的黑衣分支的指导下训练原始分支，得到原始行人图像中与行人相关但与衣服不相关的特征； 步骤6：将步骤2得到行人头部图像输入头部分支中进行学习，并将学习到的行人头部图像特征与步骤5得到的与行人相关但与衣服不相关的特征相结合，得到与行人相关但与衣服不相关的总体特征，完成换衣行人重识别网络训练； 步骤7：基于训练后的换衣行人重识别网络进行换衣行人重识别； 所述步骤5包括： 根据知识蒸馏算法，在预训练的黑衣分支的指导下训练原始图像的分支，采用均方差损失来规范原始分支的训练，以训练出更多与身份相关但与衣服不相关的特征，均方差损失Lmse被定义为 其中B是批量大小，Fl1、Fg1分别表示由黑色分支得到的局部特征和全局特征，Fl2、Fg2分别表示由黑色分支引导的原始分支得到相连的局部特征和全局特征，Lmse-opg、Lmse-opl分别表示全局特征Fopg＝[Fg1,Fg2]和局部特征Fopl＝[Fl1,Fl2]对应的均方差损失。

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