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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于可变形滤波卷积的行人重识别方法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：CN116386075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211625052.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于可变形滤波卷积的行人重识别方法是由许国良;刘杨设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可变形滤波卷积的行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可变形滤波卷积的行人重识别方法，引进滤波模块对传统的卷积模块进行改进，用改进后的DFC模块替换传统的卷积模块构建DFC‑Net模块，并用其对行人图像进行特征提取，抑制图像背景干扰，提取更具鉴别性的行人特征，以提升行人重识别性能，解决了现有的行人重识别方法对行人图像进行识别时被图像背景所干扰，重识别的行人图像不准确的问题本发明针对同一行人出现频繁形变以及不同行人图像背景过于相似导致提取到的行人图像特征可区分性不高，使得网络能够更加专注于行人本身特征的提取。

本发明授权一种基于可变形滤波卷积的行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可变形滤波卷积的行人重识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取源域行人图像集和目标域行人图像集，其中源域行人图像集包括源域行人图像的图像标签； S2、引入滤波模块构建DFC模块，使用所述DFC模块构建DFC-Net模型； S3、将所述源域行人图像集和所述目标域行人图像集分成多个训练batch送入所述DFC-Net模型中进行训练，得到每个行人图像的特征向量； S4、对所述特征向量进行处理，得到标签集合； S5、构建损失计算函数，将所述标签集合和所述特征向量输入所述损失计算函数进行处理，得到源域损失和目标域损失； S6、构建联合损失函数，将所述源域损失和所述目标域损失输入所述联合损失训练函数进行处理，得到联合损失； S7、判断所述DFC-Net模型是否收敛，若不收敛，则重复步骤S3至步骤S6； S8、获取待识别行人图像和行人图像库，使用所述DFC-Net模型对所述待识别行人图像和所述行人图像库进行处理，得到最相似行人； 所述DFC模块包括： 其中，p0表示3×3卷积的中心位置，pn表示p0在3×3卷积核范围内的每个采样点相较于p0的偏移量，yp0表示输出的特征图y中位置p0的特征，y'p0表示经过滤波后的输出特征图y中位置p0的特征，Δpn表示pn学习到的偏移量，K表示滤波因子，K∈[0,1]； 所述滤波因子的确定方法包括： 其中，Ii,j表示沿相应通道的每个空间位置的平均激活强度，i，j表示每个特征图中第i行第j列的像素值，l表示表示特征图具有的通道数，Si,j表示Ii,j的概率。

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