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龍圖騰網獲悉湖南大學申請的專利一種基于多正類分類學習的換衣行人重識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116563894B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310614259.4，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種基于多正類分類學習的換衣行人重識別方法及系統是由余洪山;蘭育飛;楊振耕設計研發完成，并于2023-05-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多正類分類學習的換衣行人重識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多正類分類學習的換衣行人重識別方法及系統，通過預處理數據增強策略增加數據集的泛化性，采用改進的ViT增強圖像特征的提取表示能力，通過批次歸一化層使屬于同一個人的特征分布更加緊湊，設計了多正類衣服分類損失函數學習與衣服無關的其他分辨信息，同時融合身份交叉熵損失，身份三元損失和衣服交叉熵損失聯合優化。最后，本發明同時提升了衣服相同和衣服不同的行人重識別準確率，提高了綜合性能，同時由于只使用了RGB模態，具有成本低、速度快、精度高等突出優點。

本發明授權一種基于多正類分類學習的換衣行人重識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多正類分類學習的換衣行人重識別方法，其特征在于，包括： 步驟1：對換衣行人重識別數據進行預處理，獲得訓練樣本集； 步驟2：構建行人重識別模型； 所述行人重識別模型包括依次連接的主干網絡、處理頭以及分類器，所述主干網絡為改進的ViT網絡，所述處理頭包括依次連接的全局池化層和批次歸一化處理層，所述分類器包括身份分類器以及衣服分類器； 步驟3：依據經過步驟1處理的訓練樣本集中行人的身份標簽和衣服標簽，生成多身份標簽、多衣服標簽的批次圖像； 每個批次圖像中包含每個身份標簽的圖像數量至少為4張，且同一身份標簽的圖像中至少包含兩個不同的衣服標簽； 步驟4：利用步驟3獲得的批次圖像，對構建的行人重識別模型進行訓練，設置整合損失函數，所述整合損失函數包括基于歸一化特征向量計算身份三元損失，基于身份分類特征計算身份交叉熵損失，基于衣服分類特征計算衣服交叉熵損失和多正類衣服分類損失； 步驟5：將待查詢的行人圖像輸入訓練好的行人重識別模型中，獲得行人特征向量，再與行人數據庫中的行人特征向量進行相似度計算，獲取大于設定的閾值的最高相似度的行人特征向量對應的行人標簽，完成行人重識別； 所述多正類衣服分類損失LCA如下： 其中，LCA表示多正類衣服分類損失，是與fi C具有相同身份的衣服類別的集合，是與具有不同身份的衣服類別的集合；K是中的類別數，qc是第c個衣服類的交叉熵損失的權重；具有相同衣服的正類，和具有不同衣的正類權重不同，具有相同衣服的正類：具有不同衣的正類：并且0＜δ＜1是一個超參數，通過調節δ來調節對各類別的懲罰力度，fi c表示衣服分類特征，表示圖像預測的衣服標簽為第i類的概率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南大學，其通訊地址為：410083 湖南省長沙市岳麓區麓山南路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。