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龙图腾网获悉中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司申请的专利一种数据生成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：CN115482554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202110664408.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种数据生成方法及装置是由陈虹设计研发完成，并于2021-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据生成方法及装置，涉及数据处理技术领域，以解决相关技术中易影响样本质量，导致行人再识别效果较差的问题。该方法包括：获取第一行人图像样本集，第一行人图像样本集呈长尾分布；对第一行人图像样本集中的每个第一行人图像样本分别进行特征提取，得到每个第一行人图像样本对应的第一特征向量；将每个第一特征向量分解一个第一身份成分特征和K个第一变化成分特征；对每个第一特征向量分解后的第一身份成分特征和K个第一变化成分特征进行加权融合，得到第二特征向量，第二特征向量用于生成尾部类别的行人图像样本。本发明可在不影响样本质量的情况下实现行人图像样本集的类别均衡分布，保证行人再识别效果。

本发明授权一种数据生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种数据生成方法，其特征在于，包括： 获取第一行人图像样本集，其中，所述第一行人图像样本集呈长尾分布； 对所述第一行人图像样本集中的每个第一行人图像样本分别进行特征提取，得到所述每个第一行人图像样本对应的第一特征向量； 将每个第一特征向量分解一个第一身份成分特征和K个第一变化成分特征，其中，K为大于1的整数； 对每个第一特征向量分解后的第一身份成分特征和K个第一变化成分特征进行加权融合，得到第二特征向量，所述第二特征向量用于生成尾部类别的行人图像样本； 所述将每个第一特征向量分解一个第一身份成分特征和K个第一变化成分特征，包括： 利用成分分解模型将每个第一特征向量分解一个第一身份成分特征和K个第一变化成分特征； 其中，所述成分分解模型通过如下方式训练得到： 获取第二行人图像样本集； 对所述第二行人图像样本集中的每个第二行人图像样本分别进行特征提取，得到所述每个第二行人图像样本对应的第三特征向量； 利用初始成分分解模型将每个第三特征向量分解成一个第二身份成分特征和K个第二变化成分特征； 计算每个第三特征向量分解后的第二身份成分特征与K个第二变化成分特征之间的身份变化去相关损失； 通过最小化所述身份变化去相关损失，对所述初始成分分解模型的参数进行训练，得到训练好的成分分解模型； 所述利用初始成分分解模型将每个第三特征向量分解成一个第二身份成分特征和K个第二变化成分特征之后，所述方法还包括： 计算每个第三特征向量分解后的K个第二变化成分特征之间的多元变化去相关损失； 所述通过最小化所述身份变化去相关损失，对所述初始成分分解模型的参数进行训练，得到训练好的成分分解模型，包括： 通过最小化所述身份变化去相关损失和最小化所述多元变化去相关损失，对所述初始成分分解模型的参数进行训练，得到训练好的成分分解模型； 所述对所述第二行人图像样本集中的每个第二行人图像样本分别进行特征提取，得到所述每个第二行人图像样本对应的第三特征向量，包括： 将所述第二行人图像样本集中的每个第二行人图像样本分别输入卷积神经网络进行特征提取，得到所述每个第二行人图像样本对应的第三特征向量； 对每个第三特征向量进行归一化处理，得到对应的第四特征向量； 所述利用初始成分分解模型将每个第三特征向量分解成一个第二身份成分特征和K个第二变化成分特征，包括： 利用初始成分分解模型将每个第四特征向量分解成一个第二身份成分特征和K个第二变化成分特征； 所述利用初始成分分解模型将每个第四特征向量分解成一个第二身份成分特征和K个第二变化成分特征之后，所述方法还包括： 对每个第四特征向量分解后的第二身份成分特征和K个第二变化成分特征进行融合，得到第五特征向量； 对所述第五特征向量进行反归一化处理，得到第六特征向量； 基于所述第五特征向量和所述第四特征向量，计算Softmax损失； 基于所述第六特征向量和所述第三特征向量，计算三元组Triplet损失； 通过最小化所述Softmax损失与所述Triplet损失的加权和，对所述卷积神经网络的参数进行训练，得到训练好的卷积神经网络； 所述通过最小化所述身份变化去相关损失，对所述初始成分分解模型的参数进行训练，得到训练好的成分分解模型，包括： 通过最小化所述身份变化去相关损失和最大化所述Softmax损失与所述Triplet损失的加权和，对所述成分分解模型的参数进行训练，得到训练好的成分分解模型。

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