May, 2024

服装更换人员再识别的内容和显著语义协作

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TL;DR我们提出了 Content and Salient Semantics Collaboration（CSSC）框架，通过有效利用行人图像中存在的丰富语义而无需任何辅助手段，实现了衣物变换的人物重识别。我们的方法通过提取关于内容和显著语义的稳健身份特征，并有效地减少了服装外观的干扰，从而在三个衣物变换基准数据集以及传统基准数据集上取得了最先进的性能，显示了其优越性。
发现论文，激发创造
  • 基于身份引导的协作学习用于服装变换人员再识别

    本文提出了一种新的方案 —— 身份引导的协作学习方案（IGCL），通过人类的语义完全利用和身份不可变性来引导协作学习，以解决服装人物重新识别中的挑战。IGCL 实验结果表明其优于当前最先进的方法，提取的特征更加稳健，具有较强的区分性和服装无关性。

    Apr, 2023

  • 面向换衣人物重识别的语义一致性网络

    通过使用语义一致性网络（SCNet）以及一系列有效的一致性约束条件，我们的研究旨在解决服装改变可能发生的情况下，跨多个监控摄像头检索目标人员的困难任务。结果表明，SCNet 模型在几个衣服变换人物重识别数据集上取得了显著进展，并且无需使用额外的辅助分割模块。

    Aug, 2023

  • MaskCL: 基于语义掩码的对比学习，用于衣服更换的无监督个体重新识别

    本文提出了一种语义掩膜驱动的对比学习方法，通过学习层次语义邻域结构中的 RGB 和语义特征，学习跨服装不变性，实现了长期无监督人员再识别。实验表明，与无监督 re-id 竞争对手相比，我们的方法具有更好的性能，并且与监督基线只有很小的差距。

    May, 2023

  • 被遮挡的换装人员再识别

    通过在人物换装场景中使用与服装无关的特征来检索和识别特定行人的换装人物重识别目标中，该论文定义了遮挡换装人物重识别作为一个新的任务，并构建了两个用于不同遮挡情境的遮挡换装人物重识别数据集。

    Mar, 2024

  • 中等衣服变化下的轮廓素描人员再识别

    通过轮廓素描提取人体形状特征进行跨服装人物再识别，训练新的数据集，并在实验中展示了我们的方法的有效性。

    Feb, 2020

  • 长期换衣服个体重识别

    本文介绍了一个新的级联网络，该网络可以在不同场景下实现个人再识别，它不仅在衣服外观发生变化的情况下进行操作，而且还利用了 “soft-biometrics” 的概念，它包括身体形态等特征来增强匹配的准确性。

    May, 2020

  • 人物再识别遇见换衣服

    本研究首次系统地研究了目标人物更换服装（服装不一致问题）对基于人员再识别（ReID）的 AI 视频监控应用的影响，通过采集小样本真实数据集进行测试，并构建大规模逼真的合成数据集进行训练和深入研究， 发现更换服装使得 ReID 成为一个更加困难的问题，并挑战了现有模型对于识别穿着未知（新）服装的人员的泛化能力，本研究可有助于鼓励更多相关研究。

    Mar, 2020

  • 重新思考衣物更换人物识别：冲突、综合与优化

    该研究采用多目标优化解决方案，通过衣物变化合成和训练，成功改善了衣物变换人员识别模型在衣物保持不变条件下的性能，同时在标准人员识别任务中也表现出了卓越的性能。

    Apr, 2024

  • 仅使用 RGB 模态进行衣着变换人员重新识别

    该研究提出了一种基于衣服的对抗损失 (CAL) 方法，从原始 RGB 图像中挖掘与衣服无关的特征来提高衣服变化人员重新识别的准确度。同时，也贡献了一个名为 CCVID 的数据集，为对建模时空信息提供实验基础。

    Apr, 2022

  • 面向衣物更换的人物重新识别的身份感知双约束网络

    为了解决现有 CC-ReID 数据集中缺乏足够训练样本的问题，本研究提出了一种 Identity-aware Dual-constraint Network (IDNet)。通过引入 Clothes Diversity Augmentation (CDA)、Multi-scale Constraint Block (MCB)、Counterfactual-guided Attention Module (CAM) 和 Semantic Alignment Constraint (SAC) 等模块，该方法能够在更真实的监控场景中准确识别目标人员，并在实验中表现出超越现有方法的性能。

    Mar, 2024