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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于人在回路的行人重识别后重排方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116778525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310403963.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于人在回路的行人重识别后重排方法是由孙国道;梁盼;夏旺;朱子昊;梁荣华设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人在回路的行人重识别后重排方法在说明书摘要公布了：一种基于人在回路的行人重识别后重排方法，包括：1使用无监督行人重识别模型得到针对检索目标在图库中所有图片初始排名；2人对排名结果执行迭代反馈操作；3使用半监督标签图传播方法，利用用户反馈来对行人重识别排名分数进行优化。4使用k融合算法消除步骤3过程中可能产生的样本“抖动”,得到反馈后优化的排名。本发明能提高行人重识别的准确性和稳定性。

本发明授权一种基于人在回路的行人重识别后重排方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人在回路的行人重识别后重排方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、使用无监督行人重识别模型得到针对检索目标在图库中所有图片初始排名，给定一个检索对象,以及包含张图像的图库作为无监督的行人重识别模型的输入，得到每张图片的特征并计算出图库每张图片的初始排名得分； 步骤2、人对排名结果执行迭代反馈操作；要求用户为每次反馈提供至少一个正样本和一个负样本；如果用户无法找到正样本，则允许选择一个与查询图像相似的负样本作为正样本；将所有执行的反馈操作集合记为，使用这些反馈操作可以进一步优化和修正初始排名列表，提高行人重识别的准确性和稳定性；用户至少提供一个正标签和一个负标签；需要注意的是，如果用户找不到一个正样本，则可以选择一个与查询相似的负样本作为正样本；将用户标记为正样本的样本集合表示为，将负样本表示为；剩余的图库中未标记的实例表示为未标记样本； 步骤3、使用半监督的标签图传播方法，利用用户反馈来对行人重识别排名分数进行优化；第一步是构建kNN图，用于刻画图像之间的相似性；第二步是在构建的图上进行标签传播，将正样本和负样本的标签传递到其余的未标注样本上；在构建kNN图时，使用高维向量表示每个样本的特征，并计算样本之间的相似性，最终构建出一个kNN图；在进行标签传播时，利用用户提供的正负标签，基于拉普拉斯支持向量机构建传播优化函数，并采用牛顿求解法对其进行求解；最终，得到的新的排名分数可以用来更新每个样本在图库中与探测样本的相似度得分； 步骤4、使用k融合算法消除步骤3过程中可能产生的样本抖动；首先通过规则检测所有带有抖动的样本，然后采用渐进式方法对它们进行更新；由于单次反馈中不存在抖动，因此可以通过比较每个样本在分支之间的排名来确定带有抖动的样本；根据检测到的样本，将累积反馈分成单次反馈，并使用现有算法计算基于每个单次反馈的分支排名列表；最后，使用每个分支排名列表中得分最高的分数来更新带有抖动的样本。

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