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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种融合关系特征与内容特征的无监督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：CN116543416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310420312.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种融合关系特征与内容特征的无监督行人重识别方法是由王学平;夏丽云;代建华;邵展鹏设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合关系特征与内容特征的无监督行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合关系特征与内容特征的无监督行人重识别方法；该方法利用自编码器和图自编码器分别提取行人图像内容特征与行人图像结构内容特征，并将两者融合，提升了行人图像特征判别力；自适应更新了行人图像之间的关系，减少了由于缺乏真实标签导致的行人图像结构关系图中存在错误、冗余连接的难题；最后通过重建误差优化自编码器和图自编码器，并使用优化好的自编码器提取行人图像特征，实现无监督行人重识别。

本发明授权一种融合关系特征与内容特征的无监督行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合关系特征与内容特征的无监督行人重识别方法，其特征在于，包括： S1：从监控视频中获取行人图像数据集；所述行人图像数据集包括训练集与测试集； S2：提取训练集中各行人图像的初始特征表示，并对所述初始特征表示进行特征归一化操作；基于归一化的各所述初始特征表示计算训练集中行人图像之间的距离相似性，进而构建行人图像结构关系图； 采用预训练好的无监督特征表征模型提取训练集中各行人图像的初始特征表示，归一化的初始特征表示记为：；xi表示训练集中第i张行人图像的归一化的初始特征表示，N表示行人图像的数量； 基于近邻关系值计算公式计算训练集中两两行人图像之间的近邻关系值，以行人图像为节点，节点属性为归一化的初始特征表示，将节点与其它节点之间的k近邻关系作为边，并以两两行人图像之间的近邻关系值为边的权重，构建出所述行人图像结构关系图； S3：基于归一化的所述初始特征表示，并采用自编码器获取行人图像内容特征；基于所述行人图像结构关系图，并采用图自编码器获取行人图像结构内容特征； 将归一化的所述初始特征表示输入至所述自编码器，提取自编码器隐空间特征表示作为行人图像内容特征；所述行人图像内容特征记为：；其中，σ表示非线性激活函数；表示自编码器中第l-1层的特征表示；表示自编码器的第l层权重参数； S4：将所述行人图像内容特征与所述行人图像结构内容特征进行融合，得到融合的行人图像特征；计算公式为： 其中，ZF表示自适应融合的行人图像特征；α为第二超参数；ZAE表示行人图像内容特征；ZGAE表示行人图像结构内容特征； 基于所述融合的行人图像特征重建出行人图像的内容特征、行人图像的关系特征以及连接关系； S5：基于归一化的所述初始特征表示、所述内容特征、所述关系特征计算重建损失；基于所述连接关系更新行人图像结构关系图； S6：基于重建损失优化所述自编码器和所述图自编码器；迭代S3-S6； S7：基于优化后的自编码器提取测试集中行人图像的特征，并对所述特征进行计算以及排序，排序结果即为行人重识别结果。

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