基于可见光-红外模态下双向特征生成的行人重识别方法

王晓红; 李超奇; 卢辉

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

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基于可见光-红外模态下双向特征生成的行人重识别方法

光学图像处理与识别 | 更新时间：2025-09-01

- 基于可见光-红外模态下双向特征生成的行人重识别方法
- Person re-identification method based on Visible-Infrared modal bidirectional feature generation
- 光学技术 2022年48卷第3期页码：372-378
- 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：
  
  国家新闻出版署智能与绿色柔版印刷重点实验室招标课题资助项目(ZBKT202108)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.03.014
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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王晓红, 李超奇, 卢辉. 基于可见光-红外模态下双向特征生成的行人重识别方法[J]. 光学技术, 2022,48(3):372-378.

Person re-identification method based on Visible-Infrared modal bidirectional feature generation[J]. 2022, 48(3): 372-378.
王晓红, 李超奇, 卢辉. 基于可见光-红外模态下双向特征生成的行人重识别方法[J]. 光学技术, 2022,48(3):372-378. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.03.014.

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%。

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在SYSU-MM01数据集取得66.17%。

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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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