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龙图腾网获悉之江实验室;浙江大学申请的专利一种基于深度换装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：CN113887448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202111174153.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于深度换装的行人重识别方法是由闫禹铭;于慧敏;李殊昭设计研发完成，并于2021-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度换装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深度换装的行人重识别方法，包括训练阶段和测试阶段。整体框架分为两个分支：原始图片特征提取分支网络E，深度换装特征提取分支网络M。首先利用现成深度换装模型对训练数据集中的图片进行换装，并保存到训练数据集中。在训练阶段，两个分支均参与训练。以深度换装特征提取分支M为例，深度换装后的行人图片输入到主干网络中提取特征，之后经注意力机制分离为身份特征和衣着特征。这两个分支提取的身份特征尽可能的拉近来提取更鲁棒的身份特征。在测试阶段，对于输入的图片只使用网络E提取身份特征，用于身份推断。本发明可以完成行人重识别任务，将有效的降低行人换装等外观变化对行人重识别的消极影响。

本发明授权一种基于深度换装的行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度换装的行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1利用深度换装模型和预先选定的衣着模板将训练集图片中的行人换装，保存并补充到训练集中； 2在训练阶段，使用原始图片特征提取分支网络E和深度换装特征提取分支网络M，分别提取原始图片和深度换装图片的身份特征和衣着特征，并训练网络E和M，使得提取的特征具有更好的分类效果； 其中，原始图片特征提取分支网络E和深度换装特征提取分支网络M，分别提取原始图片和深度换装图片的身份特征和衣着特征，具体过程为：图片首先输入主干网络提取特征f，然后经注意力机制分离为身份特征和衣着特征： ＝BackboneI clo＝Attenf*f ID＝1-Attenf*f 其中，fclo为衣着信息特征，fID为身份信息特征，f为行人图片输入主干网络提取的特征，I为图片输入，Attenf为注意力机制应用到f得到的注意力图； 经注意力机制分离出的衣着特征和身份特征，利用一种分类损失进行监督训练： 其中，CE代表一种分类损失； 3在训练阶段，训练网络E和M，使得E和M提取的身份特征的距离更近； 4在测试阶段，只使用原始图片特征提取分支网络E完成身份信息的提取，使用身份信息进行相似度的度量和身份推断，相似度最高的为最终匹配结果。

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