中山大学赖剑煌获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于不确定性二阶自注意力结构模型的小股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：CN115761795B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211363706.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于不确定性二阶自注意力结构模型的小股行人重识别方法是由赖剑煌;张权设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于不确定性二阶自注意力结构模型的小股行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明针对现有技术的局限性，提出了一种基于不确定性二阶自注意力结构模型的小股行人重识别方法，基于有限样本，通过模拟成员和布局的变化来挖掘趋于无限的群组结构。成员不确定性将组内成员的数量作为一个截断的高斯分布，而不是一个固定的值，然后通过动态抽样来模拟成员的变化。布局不确定性构造了关于成员位置的随机仿射变换，以扩大训练集中的固定方案。本发明提出了二阶不确定性自注意力结构模型UMSOT，它提取一阶token作为每个成员的特征，然后根据上述所有一阶token学习一个二阶token作为组特征。UMSOT利用自注意力模型的结构优势，实现了布局特征的显式建模和与外观建模的集成。在CSG、SYSUGroup、RoadGroup和iLIDS‑MCTS4个数据集上的综合实验充分证明了该方法的优越性。
本发明授权基于不确定性二阶自注意力结构模型的小股行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定性二阶自注意力结构模型的小股行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取待识别图像； S2，获取所述待识别图像输入由不确定性二阶自注意力结构模型训练获得的小股行人重识别器中，获得识别结果； 其中，所述不确定性二阶自注意力结构模型中的特征提取阶段包括成员特征提取以及群组特征提取；在成员特征提取的阶段，以视觉自注意力模型作为提取器，提取成员表观特征；在群组特征提取的阶段，通过进行不确定性建模，整体考虑关系建模与表观建模，从而提取完整的群组判别性特征； 在训练过程中，同时对群体的身份类别和逐个成员的身份类别向所述不确定性二阶自注意力结构模型提供有监督训练约束，以交叉熵损失函数、困难三元组损失函数之和达到最小化为目标进行优化。
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