Person re-identification method based on Visible-Infrared modal bidirectional feature generation

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.03.014

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Person re-identification method based on Visible-Infrared modal bidirectional feature generation

更新时间：2025-09-01

- Person re-identification method based on Visible-Infrared modal bidirectional feature generation
- Vol. 48, Issue 3, Pages: 372-378(2022)
- 作者机构：
  
  1. 1:上海理工大学出版印刷与艺术设计学院
  2. 2:武汉光谷航天三江激光产业技术研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.03.014
  CLC： TP391.41
- Published：2022
- 稿件说明：
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Person re-identification method based on Visible-Infrared modal bidirectional feature generation[J]. 2022, 48(3): 372-378.
DOI：

Person re-identification method based on Visible-Infrared modal bidirectional feature generation[J]. 2022, 48(3): 372-378. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.03.014.

摘要

为了提高可见光-红外跨模态行人重识别的检测准确度，提出一种基于可见光-红外模态双向特征生成的双流网络模型，相对现有算法，使用双向特征生成方法进行跨模态行人特征迁移，显著提高了跨模态特征表达，同时利用双流网络提取具有判别性双模态特征，并通过设计的粗细粒度损失融合的策略，提高了跨模态行人检索的准确度。实验结果表明，与最新方法相比，文章提出的方法提高了跨模态行人重识别的平均准确度，在RegDB数据集上取得92.91%

在SYSU-MM01数据集取得66.17%。

Abstract

在SYSU-MM01数据集取得66.17%。

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