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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于特征加强和噪声通道去除的遮挡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：CN114743214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210287731.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于特征加强和噪声通道去除的遮挡行人重识别方法是由谢晓华;庄梓煜;赖剑煌设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征加强和噪声通道去除的遮挡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特征加强和噪声通道去除的遮挡行人重识别方法，通过特殊的遮挡生成器生成带有遮挡的图片，在训练阶段前景生成特征加强模块利用生成的伪前景对之前的特征进行加强，伪前景二进制交叉熵损失在训练的时候对生成的伪行人前景进行监督，在测试阶段，噪声通道丢弃方法进一步减少遮挡对最终度量距离计算的影响，提高识别的精度。

本发明授权基于特征加强和噪声通道去除的遮挡行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征加强和噪声通道去除的遮挡行人重识别方法，包括训练阶段和测试阶段，其特征在于：所述训练阶段步骤如下： 步骤一：开始，输入原始图片； 步骤二：数据扩增，通过遮挡生成器对原始图片进行数据扩增； 步骤三：将数据扩增后的图片输入到网络； 步骤四：进行损失计算、向后传播，将输入到网络的图片通过前景生成特征加强模块进行损失计算，同时将损失计算后的图片向后继续传播； 步骤五：将传播后的图片进行迭代，在达到要求迭代次数后输出； 所述训练阶段步骤四中所述前景生成特征加强模块，其工作步骤如下： 107给定原始图片I，利用Resnet50作为基本的网络骨架，通过伪前景生成模块生成行人伪前景PF； 108用伪前景PF乘以所述网络骨架第三层的特征图，再往后传播； 109用前景热图H对特征图进行加权得到特征向量； 110使用行人身份分类损失和三元组损失对这个特征向量进行监督； 所述测试阶段步骤如下： 步骤一：开始，输入原始图片； 步骤二：将原始图片输入到网络； 步骤三：特征提取，对输入的图片与搜索的图片进行特征提取； 步骤四：通道丢弃精练特征，通过噪声通道丢弃方法，得到最终精炼的特征； 步骤五：度量距离计算，用得到的两个最终精炼的特征计算余弦度量距离； 所述测试阶段步骤四中所述噪声通道丢弃方法是根据提取的特征向量计算得到通道掩模，通道掩模对特征通道进行丢弃，得到最终精炼的特征，再用两个特征计算余弦度量距离，其具体步骤如下： 114得到查询图片Iq和待搜索图片Ig，通过网络的前向过程得到查询图片和待搜索图片各自的特征向量fq和fg； 115使用了特征向量的平均值的一定比例作为阈值，将特征向量二值化后生成仅包含0和1的掩模，查询图片的特征向量和待搜索图片的特征向量相应的掩模，分别记为maskq和maskg； 116根据mask对特征向量fq和fg进行精炼，丢弃带有噪声的通道,mask由maskq和maskg生成，如公式所示：mask＝maskq*maskg； 117根据精炼的特征计算余弦度量距离。

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