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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于多正类分类学习的换衣行人重识别方法及系统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：CN116563894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310614259.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于多正类分类学习的换衣行人重识别方法及系统是由余洪山;兰育飞;杨振耕设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多正类分类学习的换衣行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多正类分类学习的换衣行人重识别方法及系统，通过预处理数据增强策略增加数据集的泛化性，采用改进的ViT增强图像特征的提取表示能力，通过批次归一化层使属于同一个人的特征分布更加紧凑，设计了多正类衣服分类损失函数学习与衣服无关的其他分辨信息，同时融合身份交叉熵损失，身份三元损失和衣服交叉熵损失联合优化。最后，本发明同时提升了衣服相同和衣服不同的行人重识别准确率，提高了综合性能，同时由于只使用了RGB模态，具有成本低、速度快、精度高等突出优点。

本发明授权一种基于多正类分类学习的换衣行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多正类分类学习的换衣行人重识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：对换衣行人重识别数据进行预处理，获得训练样本集； 步骤2：构建行人重识别模型； 所述行人重识别模型包括依次连接的主干网络、处理头以及分类器，所述主干网络为改进的ViT网络，所述处理头包括依次连接的全局池化层和批次归一化处理层，所述分类器包括身份分类器以及衣服分类器； 步骤3：依据经过步骤1处理的训练样本集中行人的身份标签和衣服标签，生成多身份标签、多衣服标签的批次图像； 每个批次图像中包含每个身份标签的图像数量至少为4张，且同一身份标签的图像中至少包含两个不同的衣服标签； 步骤4：利用步骤3获得的批次图像，对构建的行人重识别模型进行训练，设置整合损失函数，所述整合损失函数包括基于归一化特征向量计算身份三元损失，基于身份分类特征计算身份交叉熵损失，基于衣服分类特征计算衣服交叉熵损失和多正类衣服分类损失； 步骤5：将待查询的行人图像输入训练好的行人重识别模型中，获得行人特征向量，再与行人数据库中的行人特征向量进行相似度计算，获取大于设定的阈值的最高相似度的行人特征向量对应的行人标签，完成行人重识别； 所述多正类衣服分类损失LCA如下： 其中，LCA表示多正类衣服分类损失，是与fi C具有相同身份的衣服类别的集合，是与具有不同身份的衣服类别的集合；K是中的类别数，qc是第c个衣服类的交叉熵损失的权重；具有相同衣服的正类，和具有不同衣的正类权重不同，具有相同衣服的正类：具有不同衣的正类：并且0＜δ＜1是一个超参数，通过调节δ来调节对各类别的惩罚力度，fi c表示衣服分类特征，表示图像预测的衣服标签为第i类的概率。

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