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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利一种结合风格变换与姿态生成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：CN114038007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202111186725.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种结合风格变换与姿态生成的行人重识别方法是由惠燕;梁颖宇;胡秀华;吴玺;刘焕设计研发完成，并于2021-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合风格变换与姿态生成的行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种结合风格变换与姿态生成的行人重识别方法包括如下步骤：步骤一、将图像原始数据集输入数据生成模块，获取不同风格的统一姿态图像；步骤二、将不同风格的统一姿态图像输入分类识别模块，进行分类识别；步骤三、输入查询图像，提取图像特征，与图像库中的图像特征进行相似性度量，进而完成行人重识别；该结合风格变换与姿态生成的行人重识别方法，同时考虑风格和姿态的相关因素，消除相机间的差异以及姿态之间的变化，学习更泛化的行人重识别网络。为了能够同时学习身份敏感和视觉敏感信息，本文将风格和姿态信息相结合，生成的扩充训练数据集将两者同时保留，具有多样性信息，学习更鲁棒的行人特征，增强网络的泛化能力。

本发明授权一种结合风格变换与姿态生成的行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种结合风格变换与姿态生成的行人重识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、将图像原始数据集输入数据生成模块，获取不同风格的统一姿态图像； 具体过程是： S201、输入图像原始数据集至风格转移模块，通过风格转移学习，输出具有不同相机风格的多张图像； S202、输入图像原始数据集至姿态估计模块，通过AlphaPose进行姿态估计，提取出8种标准姿态骨架； S203、将不同风格的图像与姿态骨架输入DCGAN网络，输出具有不同风格的统一姿态图像； 步骤二、将不同风格的统一姿态图像输入分类识别模块，进行分类识别； 具体过程是： S301、基于扩充的训练数据集训练分类识别网络，训练完成后，去掉网络模型的全连接层和分类器； S302、将行人图库中所有图像作为网络输入，在全连接层之前进行输出，输出为行人特征； 步骤三、输入查询图像，提取图像特征，与图像库中的图像特征进行相似性度量，进而完成行人重识别； 具体过程是： S401、将查询图像作为分类识别网络输入，提取图像特征； S402、使用欧式距离计算查询图像与图像库中的图像特征之间的相似度，根据相似度判断是否存在要查询图像中的行人，完成行人重识别任务。

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