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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于特征融合和标签可靠性的噪声行人重识别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：CN116206333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310109245.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于特征融合和标签可靠性的噪声行人重识别方法是由刘敏;易云齐;边远;陈永春;王耀南设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合和标签可靠性的噪声行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征融合和标签可靠性的噪声行人重识别方法，该方法采用训练好的网络模型提取训练集中样本的特征映射；根据特征映射得到融合特征；通过融合特征丰富了特征包含的信息，扩大了特征注意力范围；根据样本间的融合特征筛选出样本的一阶K邻域图像，以及二阶K邻域图像；通过样本的一阶K邻域图像的标签以及二阶K邻域图像的标签，得到混合标签，进而通过混合标签精炼样本的标签，从而同时优化预测标签和网络模型；使得优化后的网络模型能够在含有噪声标签的数据集设定下提高识别准确率。

本发明授权一种基于特征融合和标签可靠性的噪声行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合和标签可靠性的噪声行人重识别方法，其特征在于，包括： S1：获取带噪声标签的训练集；带噪声标签的训练集中的标签包括噪声标签；采用训练好的网络模型提取训练集中样本的特征映射； S2：所述带噪声标签的训练集基于训练好的网络模型得到预测标签，根据所述预测标签计算第一损失函数； S3：根据所述特征映射得到融合特征；根据样本间的融合特征寻找样本的一阶K邻域图像，以及一阶K邻域图像的二阶K邻域图像，并计算二阶K邻域图像的可靠性分数；将可靠性分数最高的二阶K邻域图像的标签作为对应的一阶K邻域图像的第二标签，与一阶K邻域图像的标签形成混合标签； S4：由5种评估模式，根据混合标签的不同情况计算得分，选出得分最高情况下的标签作为精炼标签，并以所述精炼标签替换样本的标签； 将样本的标签与其对应的一阶K邻域图像的混合标签进行比较；将比较情况进行归纳，并为每种情况分别设置不同的权值，得到五种评估模式，五种评估模式记为： 其中，表示权值；为[0.1,0.9]范围内定义的一个超参数；t11、t12、t21、t22、t23分别表示不同的比较情况；yi表示第i个样本的标签；表示一阶K邻域图像的标签；表示一阶K邻域图像的第二标签； S5：根据所述精炼标签计算第二损失函数； S6：联合所述第一损失函数和所述第二损失函数，得到自调整损失函数；根据所述自调整损失函数优化所述网络模型； S7：将待查询行人图像输入至优化后的网络模型，输出识别结果。

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