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

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

本研究提出了一种新颖的特征学习框架，通过利用密集对应的交叉模态人物图像，像素级地抑制与模态相关的特征，从而更有效地促进交叉模态本地特征的判别式特征学习，从而解决了可见 - 红外人物重识别的问题。

Aug, 2021

可见光红外人物再识别是一项具有挑战性的跨模态行人检索任务，该研究提出了一种新颖的隐式判别知识学习网络 (IDKL)，通过提取模态特定和模态共享特征，减少模态风格差异并提升识别知识，实现了对隐含判别信息的利用，进一步强化模态共享特征的独特性，以最小化模态差异。与现有方法相比，实验结果表明 IDKL 网络具有优越性能。

Mar, 2024

本篇论文提出了一种基于 Hierarchical Cross-Modality Disentanglement 的方法，该方法使用 ID-discriminative factors 用于跨模式匹配，并使用 ID-preserving person image generation network 和 hierarchical feature learning module 生成一个新的跨模态图像来学习可见 - 红外图像的共同 ID 判别特征。

Dec, 2019

本文介绍了一种多模态学习方法，称为 Dual Optimal Transport Label Assignment（DOTLA）框架，用于学习无标签跨模态数据集中的多模态特征。同时，本文还介绍了一种基于跨模态邻域一致性的标签完善和正规化模块，以提高模型的准确性。实验结果表明该方法优于现有的各种无监督和监督方法。

May, 2023

多模态人物识别中的动态身份引导注意力网络（DIAN）旨在通过挖掘身份引导和模态一致的嵌入来解决交叉模态差异的问题。实验结果表明，DIAN 在 SYSU-MM01 和 RegDB 数据集上取得了最先进的性能。

May, 2024

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

本文提出了动态双重注意聚合（DDAG）学习方法，通过挖掘 VI-ReID 中的模态内部部分级别和跨模态图级别的上下文线索，提取具有较强辨别力和噪声鲁棒性的聚合特征，从而提高了检索精度。

Jul, 2020

通过引入高阶结构信息的中级特征学习网络，有效解决了可见光 - 红外人物再识别中高阶结构信息的忽略、模态差异导致特征空间难学习的问题，并在多个数据集上取得了优于现有方法的性能。

Dec, 2023