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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利基于对比学习和对抗训练的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：CN115862055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211431557.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于对比学习和对抗训练的行人重识别方法及装置是由刘宏;石邢越设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习和对抗训练的行人重识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比学习和对抗训练的行人重识别方法及装置，所述方法不仅设计了一基础模块，还利用对比学习和对抗训练的思想设计了视角混淆模块和身份原型模块。视角混淆模块利用对比学习的思想进行训练，并可借助视角判别器的梯度反转层，使基础模块的特征提取器获得混淆视角差异的能力。身份原型模块根据置信度取加权平均值作为身份原型，从而聚拢相同身份的样本特征的在特征空间中的分布。在视角混淆模块和身份原型模块的促进下，本发明提升了行人重识别性能。

本发明授权基于对比学习和对抗训练的行人重识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习和对抗训练的行人重识别方法，其特征在于，将待检测图像输入基础模块，得到行人识别结果，其中， 所述基础模块包括：特征提取器、身份分类器和Softmax层，所述特征提取器用于获取待检测图像的图像特征，所述身份分类器用于计算所述图像特征的分类概率校正值，所述Softmax层用于对分类概率校正值进行分类，得到行人识别结果； 所述基础模块的训练过程，包括： 根据训练所述基础模块的三元组损失与身份分类损失，得到基础损失，其中三元组包括：锚样本、正样本和负样本； 利用所述基础模块获取样本的样本多标签，并基于所述样本多标签，构建视角正负样本对集合； 通过设有梯度反转层的视角判别器，对样本的图像特征进行降维，并基于视角正负样本对集合与低维图像特征，获取指导特征提取器与视角判别器进行参数更新的视角混淆损失； 将所述样本多标签的第k个元素作为属于第k个身份类别的样本图像的分类置信度，并根据所述分类置信度对属于同一身份类别的图像特征求加权平均值，以得到所述身份类别的身份原型； 基于所述身份原型构建身份原型三元组，并获取训练时的身份原型三元组损失，其中，所述身份原型三元组包括：锚样本特征、正样本身份原型和负样本身份原型； 基于所述基础损失、视角混淆损失与身份原型三元组损失进行训练。

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