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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種無(wú)監(jiān)督行人重識(shí)別的多聚類引導(dǎo)易變特征對(duì)比學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120236242B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510703480.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)一種無(wú)監(jiān)督行人重識(shí)別的多聚類引導(dǎo)易變特征對(duì)比學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)是由郭凌邑;鐵治欣;徐映紅;陳燕兵設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種無(wú)監(jiān)督行人重識(shí)別的多聚類引導(dǎo)易變特征對(duì)比學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)監(jiān)督行人重識(shí)別的多聚類引導(dǎo)易變特征對(duì)比學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，涉及無(wú)監(jiān)督行人重識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取得到待處理樣本；使用兩種不同參數(shù)的聚類算法給待處理樣本分配標(biāo)簽，通過(guò)對(duì)比兩種聚類篩選出易變特征來(lái)引導(dǎo)內(nèi)存庫(kù)的初始化；利用小批量待處理樣本中的上下文信息為每一個(gè)樣本動(dòng)態(tài)分配不同的權(quán)重，構(gòu)造動(dòng)態(tài)質(zhì)心更新易變特征內(nèi)存庫(kù)；通過(guò)易變特征內(nèi)存庫(kù)對(duì)無(wú)監(jiān)督行人重識(shí)別模型進(jìn)行反向傳播優(yōu)化。本發(fā)明通過(guò)多種不同參數(shù)的聚類算法篩選易變特征，有效抑制了訓(xùn)練過(guò)程中噪聲的引入；將特征庫(kù)的更新過(guò)程與模型訓(xùn)練的不同階段及樣本的上下文關(guān)系相耦合；構(gòu)建易變特征挖掘損失，增強(qiáng)了模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)能力。

本發(fā)明授權(quán)一種無(wú)監(jiān)督行人重識(shí)別的多聚類引導(dǎo)易變特征對(duì)比學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種無(wú)監(jiān)督行人重識(shí)別的多聚類引導(dǎo)易變特征對(duì)比學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括： 采集行人拍攝圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)集； 通過(guò)無(wú)監(jiān)督行人重識(shí)別模型對(duì)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取得到待處理樣本； 使用兩種不同參數(shù)的聚類算法給待處理樣本分配標(biāo)簽，通過(guò)對(duì)比兩種聚類篩選出易變特征來(lái)引導(dǎo)內(nèi)存庫(kù)的初始化； 通過(guò)多聚類質(zhì)心調(diào)度器處理初始化后的內(nèi)存庫(kù)得到易變特征內(nèi)存庫(kù)； 利用小批量待處理樣本中的上下文信息，為每一個(gè)樣本動(dòng)態(tài)分配不同的權(quán)重，構(gòu)造動(dòng)態(tài)質(zhì)心更新易變特征內(nèi)存庫(kù)； 通過(guò)易變特征內(nèi)存庫(kù)對(duì)無(wú)監(jiān)督行人重識(shí)別模型進(jìn)行反向傳播優(yōu)化，得到最優(yōu)無(wú)監(jiān)督行人重識(shí)別模型。

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