Jul, 2020

基于教师 - 学生 GAN 模型的 RGB-IR 跨模态人员重识别

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TL;DR利用基于 RGB-IR 的深度学习模型，通过两个 Teacher-Student GAN 模块相互引导，成功实现了在无光照条件下的人物跨域识别。在 SYSU-MM01 RGB-IR Re-ID 基准测试中，取得了 49.8% 的顶级成绩和 47.4% 的平均精度。
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发现论文，激发创造
  • 基于联合像素和特征对齐的 RGB - 红外交叉模态人员再识别

    本文提出了一种新颖的端到端对齐生成对抗网络 (AlignGAN)，以联合像素和特征对齐减轻 RGB-IR RE-ID 任务中的跨模态和内模态差异，并学习一致身份特征，在 SYSU-MM01 数据集上取得了优于当前最先进方法的结果。

    Oct, 2019

  • 面向可见光红外人员再识别的同质化模态学习和多粒度信息探索

    本文提出一种基于 Aligned Grayscale Modality (AGM) 的跨模态人员重识别方法，通过生成灰度可见光图像和风格迁移转换红外图像得到一致的数据，再结合多颗粒度特征提取网络在特征级别进行对齐，能够显著提高跨模态检索表现。

    Apr, 2022

  • RGB - 红外人员再识别中的跨模态配对图像生成

    本研究提出了一种新方法，通过生成跨模态的配对图像并进行全局和细粒度实例级别的对齐，使 RGB-IR Re-ID 的性能得到改善，实验证明该方法在两个标准基准测试中表现优于现有的最新技术。

    Feb, 2020

  • 可见光 - 红外跨模态人员再识别的高效框架

    本论文提出了一种四流框架，通过深度卷积神经网络中不同的输入图像表示来学习不同的特征，从而改善可见光 - 红外人员重识别系统的性能。实验结果表明，该框架在多个数据集上优于当前最先进的方法。

    Jul, 2019

  • 基于视频的可见光与红外人员再识别学习模态不变性和时间记忆

    本研究主要研究基于视频的跨模态人员重新识别方法。通过构建一个视频 RGB-IR 数据集，证明了在 RGB-IR 人员重新识别中，视频到视频的匹配非常重要。此外，还提出了一种新的方法，该方法不仅将两种模态投射到模态不变的子空间中，还提取了时间内存以实现运动不变性。

    Aug, 2022

  • 一种用于 RGB - 红外交叉模态人员再识别的相似度推断度量

    SIM 是一种新的相似度推理度量方法，它利用两个不同视角的内模态样本相似性来挖掘跨模态样本相似性，从而通过连续相似度图推理和互惠最近邻推理来解决 RGB - 红外交叉模态人员重新识别的问题。

    Jul, 2020

  • 基于模态自适应 Mixup 和不变分解的 RGB+IR 人员再识别方法

    本文提出了一种新的模态自适应 Mixup 和不变分解方法（MID），以学习模态不变和具有鉴别力的表征，以应对 RGB - 红外人物再识别中由于 RGB 和红外图像之间的显着模态差异而产生的挑战，并在两个具有挑战性的基准测试上展示出了优越的性能。

    Mar, 2022

  • 可见光 - 红外人物重新识别的补丁混合交叉模态学习

    本文提出了 Patch-Mixed Cross-Modality framework (PMCM) 框架，该框架通过图片分割并拼接，实现了不同模态下人员识别过程中的语义对应，同时在视觉可见光和红外人员重识别任务中取得了最佳表现。

    Feb, 2023

  • 基于视频的可见光红外人员再识别与辅助样本

    本研究提出了一种可匹配可见光和红外相机捕捉的人物的可视红外人物再识别方法（VI-ReID），旨在实现 24 小时监控系统中的人物检索和跟踪。通过构建大规模 VI-ReID 数据集 BUPTCampus，本研究为该领域的进一步研究提供了基础，并通过应用生成对抗网络（GAN）和课程学习等方法，取得了显著优越的实验结果。

    Nov, 2023

  • G2DA: 基于几何引导的双重对齐学习用于 RGB - 红外人员再识别

    提出了一种基于图匹配和最优传输计算的 RGB-IR ReID 模型，能够通过构建多尺度人体骨架图、匹配任务和信息融合等机制，确保跨模态图像的整体一致性、局部结构关联和语义特征的区分性。

    Jun, 2021