一种用于遮挡行人重识别的语义引导特征扩展方法

本发明公开一种用于遮挡行人重识别的语义引导特征扩展方法。包括数据预处理模块、局部特征语义扩展模块、相似度计算和结果输出模块。其特征在于，主干网络使用ResNet50构建，利用在LUPerson上预训练的模型初始化主干网络。提出的局部特征语义扩展模块通过选择重要局部特征及其邻近特征进行融合，在重要局部特征中引入更多的可辩别信息来增强遮挡行人特征的可辩别能力。所述的方法有效的提高了模型在遮挡场景下的鲁棒性，增强了对于遮挡行人可辩别身份特征的提取能力，改善了模型的适应能力，提高了模型在现实世界中遮挡场景下的识别能力。