视频行人重识别方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
俊英****22
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视频行人重识别方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请公开了一种视频行人重识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,用于克服因场景变化带来的目标特性跨域差异,提高行人重识别准确率。该方法包括:获取待处理行人序列,并使用每个图像帧的相关滤波器,从待处理行人序列中选取多个具有强判别信息的目标序列片段;提取各个目标序列片段的特征,并依此得到待处理行人序列的特征;基于各片段的特征计算待处理行人序列和参考行人序列之间的距离向量,并根据各个距离向量,获得待处理行人序列的差异性描述子;分别计算待处理行人序列的特征、差异性描述子和检索库中各个目标行人序列的特征、差
一种行人重识别方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本发明公开了一种重识别方法、装置、电子设备及可读存储介质,所述方法包括:获取待识别的一对人像图片;获取每个所述人像图片的一阶特征,所述一阶特征包括所述人像图片中每个关键点的局部特征,和所述人像图片的全局特征;基于所述人像图片的一阶特征,获取所述人像图片的关系信息;基于每个所述人像图片的所述一阶特征和所述关系信息,获取每个所述人像图片的人体拓扑信息;基于每个所述人像图片的所述关系信息和所述人体拓扑信息,获取行人重识别结果,所述行人重识别结果包括所述一对人像图片中是否包含同一人像。解决了现有的行人重识别方案鲁
行人重识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请实施例提供了行人重识别方法、装置,该方法包括:获取待重识别的行人的可见光行人图像和红外光行人图像;将获取的待重识别的行人的可见光行人图像和该红外光行人图像输入到多模态融合识别网络,得到该行人的行人重识别结果,多模态融合识别网络被配置为:将从该可见光行人图像提取的该行人的可见光行人特征和从该红外光行人图像提取的该行人的红外光行人特征进行融合,得到该行人的双光融合行人特征;基于该行人的多模态行人特征和预设特征底库中的多个行人特征,对该行人进行行人重识别,得到该行人的行人重识别结果。全天候对待重识别的行人
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本申请实施例提供了一种视频识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及视频处理技术领域。该方法包括:获取待识别的视频数据;对视频数据进行拼接特征识别,获取视频数据的拼接识别结果;视频数据的拼接识别结果包括视频数据的文本分类结果、视频数据的文本检索结果以及视频数据的图像特征检索结果中的至少一项;基于视频数据的拼接识别结果,确定视频数据属于目标类型视频的目标概率;其中,目标类型视频为由至少两个不相邻的视频片段拼接而成的视频;基于目标概率确定视频数据的类型。本申请实施例实现了高效、准确地视频类型识别。
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本公开涉及一种视频识别方法、装置、可读介质及电子设备,该方法包括:响应于针对待发布视频的发布请求,对待发布视频中的关键帧进行盲水印的提取操作;针对提取到盲水印信息的关键帧,识别盲水印信息中的第一唯一识别码,并根据第一唯一识别码,确定关键帧对应的视频片段是否为原创视频片段;根据关键帧对应的视频片段是否为原创视频片段的确定结果,确定待发布视频的原创性特征信息,原创性特征信息用于指示待发布视频是完全原创视频、非原创视频还是部分原创视频。通过上述技术方案,根据盲水印信息中的第一唯一识别码可准确回溯视频片段的最初原