Jun, 2024

增强可见 - 红外人体重新识别：模态和实例感知视觉提示学习

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TL;DR可见 - 红外人员重新识别的关键是利用模态感知和实例感知的视觉提示网络，建立在 Transformer 架构上，利用模态特定提示和个体特定提示以提高鉴别能力，并在 SYSU-MM01 和 RegDB 数据集上验证了其有效性。
visible-infrared person re-identificationmodality-aware and instance-aware visual promptstransformer architecturemodality-specific promptsidentity-level discriminative clues
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

  • 跨模态感知行人注视学习的可见光 - 红外人物重新识别

    通过引入区域数据增强和轻量级混合补偿模块的转移感知行人关注学习 (TMPA) 模型，以有效补偿缺失的特定模态特征，并完全探索具有最小计算开销的判别模块完整特征，我们提出了一种新颖的可见 - 红外行人再识别方法。在 SYSU-MM01 和 RegDB 数据集上进行的广泛实验证明了我们提出的 TMPA 模型的有效性。

    Dec, 2023

  • 学习渐进式多模态共享的转换器以实现有效的可见 - 红外人员重识别

    本文提出了一种名为 PMT 的深度学习框架，它采用渐进式共享模态转换器来解决 VI-ReID 任务中复杂的模态变化问题，并对模态共享特征进行可靠度和共性分析；同时提出了一种 Discriminative Center Loss (DCL)，结合 Modality-Shared Enhancement Loss (MSEL) 来缓解大内部差异和小类间差异问题，从而更好地区分共享特征，该框架在 SYSU-MM01 和 RegDB 数据集上的表现优于现有的大多数最新状态 - of-the-art 方法。

    Dec, 2022

  • 通过对齐学习：利用跨模态对应关系进行可见光 - 红外人员再识别

    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

  • 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 - 红外人物再识别的隐性判别知识学习

    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

  • 动态身份引导注意力网络用于可见 - 红外人物再识别

    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

  • 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

  • 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