本发明公开了一种基于多通道注意力特征的行人重识别方法,包括如下步骤:1)构建基于通道注意力的卷积神经网络模型,并预训练主干网络;2)提取行人图片在主干网络的输出特征,全局池化后计算特征的通道加权向量;3)加权向量与主干网络的输出特征相乘,再与其相加得到通道注意力特征;4)重复提取多个注意力特征,采用海林格距离进行特征多样性正则化;5)将注意力特征输入全连接层与分类器,训练最小化交叉熵损失和度量损失;6)将测试集图片输入训练好的模型提取特征,经度量排序实现行人重识别。本发明基于注意力机制提取行人的判别性特征,限制相似注意力特征的重复提取,有效地提高了行人重识别的准确率和鲁棒性。
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