基于双曲不确定性恢复的视频行人重识别方法及系统

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及基于双曲不确定性恢复的视频行人重识别方法及系统。所述方法包括：将行人目标转为视觉特征patch块获视频特征，输入文本提示得文本特征，计算其与视觉特征patch块相似度并排序，取梯度变化最大索引前patch特征均值融合得行人部件特征；对特征局部加噪，由扩散模型预测加噪前特征；去噪时，以加噪后遮挡特征为输入、未遮挡原始特征为条件指导学习。将网络结果映射到双曲空间建模预测，计算采样结果均值并选取置信度最高的结果，将行人部件特征输入扩散模型预测得到行人重识别结果。本方案能够削弱遮挡对视频行人重识别的影响，提高行人被遮挡的情况下的识别准确率。