AAAIMar, 2023

MRCN：一种新型的可见光红外人物再识别模态补偿网络

PDF
TL;DR本文介绍了一种基于 Modality Restitution and Compensation 网络的可见光 - 红外人员再识别方法，使用两个 Instance Normalization 层来减小两种模态之间的差异，并提出了 Modality Restitution Module 和 Modality Compensation Module 来滤除干扰信息，提取每个模态的重要特征。通过采用 Center-Quadruplet Causal loss 方法进一步强化各个特征的区分度，最后在 SYSU-MM01 和 RegDB 数据集上展示了其优越性。
visible-infrared person re-identificationmodality restitution and compensation networkinstance normalizationmodality-relevant featuresmodality-irrelevant features
发现论文，激发创造
  • 可见光与红外人员再识别的模态统一网络

    通过引入一个新的模态统一网络（MUN），本研究针对可见光 - 红外人员重识别（VI-ReID）中的大量跨模态差异和类内变异问题，通过动态建模模态特定和模态共享表示来提取判别特征表达，从而使所提出的方法在多个公共数据集上明显超过当前最先进的方法。

    Sep, 2023

  • 学习用于异质人物再识别的跨模态信息瓶颈表示

    通过互信息和模态一致性网络，提取具有代表性信息的模态不变身份特征，减少冗余，消除模态差异，并对关键部分进行全局 - 局部特征提取，以实现可见 - 红外人物重识别任务。

    Aug, 2023

  • 可见光 - 红外人员再识别的多尺度语义相关挖掘

    通过多尺度语义相关性挖掘网络（MSCMNet），从不同的模态中提取有区分性的特征用于匹配的任务中，最大的挑战在于如何全面利用语义特征以及尽可能减少特征提取中的模态信息损失。该网络包含三个主要组成部分：多尺度信息相关性挖掘模块（MIMB）用于关联多尺度语义特征，四重流特征提取器（QFE）用于从数据集的不同维度提取信息以丰富语义信息，以及四重中心三重损失（QCT）用于解决综合特征中的信息差异问题。在 SYSU-MM01、RegDB 和 LLCM 数据集上进行的广泛实验表明，所提出的 MSCMNet 具有最高的准确性。

    Nov, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于损坏的多模态数据的实时监控下的视觉 - 红外人员再识别融合

    本文提出一种名为 具有多种模态中间流融合（MMSF）的高效模型，用于多模态可见光红外人物再识别，旨在提高对损坏的多模态图像的鲁棒性。同时，我们还提出新的可扩展的受损数据集和策略，以提高 V-I 个人再识别系统在现实世界操作条件下的准确性与鲁棒性。

    Apr, 2023

  • 多层次跨模态联合对齐：可见 - 红外人员再识别

    提出了一种名为多层交叉模态联合对齐（MCJA）的简单而有效的方法，它通过模态对齐增强和跨模态检索损失来缩小可见光和红外图像之间的差距，从而实现人员再识别任务的跨模态图像检索。

    Jul, 2023

  • 高效双向跨模态聚类匹配用于无监督可见 - 红外人员重识别

    该研究提出了一种针对不同模态的行人图像进行无监督匹配的学习框架，该框架主要包括基于双向聚类匹配的跨模态簇匹配算法、模态特定和模态不可知对比学习框架以及跨模态一致性约束，实验表明该方法明显优于现有方法。

    May, 2023

  • YYDS：粗略描述的可见光红外人员再识别

    通过引入 YYDS 结构来解决可见光 - 红外人员重新识别的问题，同时使用粗糙语言描述信息进行目标可见图像匹配，以补充缺失的颜色信息，并使用 CMKR 算法进行近邻模态偏差问题的改善。

    Mar, 2024