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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利换衣行人重识别方法、系统、设备及存储介质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：CN121482831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610008724.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权换衣行人重识别方法、系统、设备及存储介质是由刘斌;李旭霖设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本换衣行人重识别方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种换衣行人重识别方法、系统、设备及存储介质，它们是相对应的方案，方案中：学习数据集中服装的表示分布，并将其存储在混杂字典中，以支持后续的因果干预实施；同时，采用了一种新颖有效的方法来对因果理论中的后门调整公式进行建模；此外，引入解耦正则化改进了混杂字典中服装的建模，从而进一步提高了干预模块的有效性；通过上述方式共同实现了训练过程中的因果干预，为换衣行人重识别提供更好的衣服不变表示，解决现有方法受到服装和身份虚假相关干扰的问题，从而提升换衣行人重识别的效果。

本发明授权换衣行人重识别方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种换衣行人重识别方法，其特征在于，包括： 构建换衣行人重识别框架，包括：双流网络、混杂字典、因果干预模块与解耦正则化模块； 训练所述换衣行人重识别框架，包括：利用双流网络提取训练图像的图像特征与服装特征，利用各训练图像的服装特征确定服装的表示分布，并存储于混杂字典中；利用因果干预模块结合图像特征以及混杂字典存储的服装的表示分布，预测出对相应训练图像进行干预时身份标签的概率分布，再由此构建干预损失；利用解耦正则化模块基于图像特征与服装特征对应的进行身份与服装预测，结合预测出的概率构建服装身份概率正交损失与KL散度损失，以及结合特征之间的距离构建度量学习损失；综合所有损失对换衣行人重识别框架进行端到端的训练； 训练完毕后，利用双流网络对输入图像进行图像特征的提取，并利用提取出的图像进行检索，获得换衣行人重识别结果； 其中，所述利用解耦正则化模块基于图像特征与服装特征对应的进行身份与服装预测包括： 构建一个服装身份分类器，共有的类别，其中，表示身份类别数量，表示服装类别数量； 将图像特征与服装特征输入至服装身份分类器，获得对应的概率，表示为： ； ； 其中，和对应的表示身份分类器与服装分类器的权重，softmax为归一化指数函数，为图像特征，为预测出的身份概率，为服装特征，为预测出的服装概率。

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