计算机辅助设计与图形学学报

作者：刘志刚, 常乐乐, 赵宜珺, 刘苗苗

关键词：行人重识别, 特定事实干预, 通道协调, 模态平衡, 跨模态

在跨模态行人重识别研究领域中,可见光与红外图像的模态差异是增大共享特征提取难度的关键问题.为了降低2种模态的差异,提高行人重识别性能,提出一种渐进式差异减小网络.在可见光目标到红外图像集的检索识别阶段,根据因果推理理论设计一个特定事实干预模块,通过通道变换生成的干预图像完成对可见光图像的干预,抑制可见光图像中的颜色信息干扰;其在红外目标到可见光图像集的检索识别阶段,设计一个通道协调模块,将多通道的特征提取转换为单通道方式,使网络专注于学习可见光与红外2种图像的通道相关性;最后,针对可见光和红外2种目标图像的相互检索识别提出模态平衡损失方法,通过干预图像、可见光图像和红外图像完成多个模态的平衡学习,进一步完成颜色特征抑制,补偿可见光图像在特定事实干预过程中的可鉴别丢失特征.仿真实验结果表明,与现有主流的跨模态行人重识别方法相比,所提网络在SYSU-MM01和RegDB这2个标准数据集上均取得了较好的性能表现,rank1和mAP分别提高超过2%.网络源代码:https://cstr.cn/31253.11.sciencedb.27692.

来源：2025年第7期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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