芜湖辛巴网络科技申请基于模拟增广与原型学习的全时段多模态行人重识别方法专利，提高多模态行人重识别模型在多变光照场景下的精度

金融界2024年10月24日消息，国家知识产权局信息显示，芜湖辛巴网络科技有限公司申请一项名为“一种基于模拟增广与原型学习的全时段多模态行人重识别方法”的专利，公开号 CN 118799919 A，申请日期为2024年7月。

专利摘要显示，本发明公开一种基于模拟增广与原型学习的全时段多模态行人重识别方法，利用光照模拟增广模块与多模态原型学习设计多分支网络用来提高在各种多变光照场景下多模态行人重识别模型的精度；利用数据增广与原型学习的思想，结合子空间特征约束，对易受光照变化的模态图像进行增广、进行原型与实例特征的交互，从而模型对光照变化的鲁棒性。本发明通过训练一个光照模拟增广模块来生成多种光照条件下的训练数据，并设计多模态原型进行特征学习与交互，并且可以应付可能存在的缺失情况，也能使模型能对同一行人进行稳定的重识别。本发明在全时段多模态行人重识别数据集上取得了较好的效果。

本文源自：金融界

作者：情报员