计算机应用

作者：郭玉彬, 文向, 刘攀, 李西明

单位：1.华南农业大学 数学与信息学院，广州 510642；2.广州市智慧农业重点实验室（华南农业大学），广州 510642

关键词：行人重识别,可见光-红外跨模态,双流结构,异质中心三元组损失,局部特征

基金：国家自然科学基金资助项目(61872152);广州市科技计划项目(201902010081)

针对可见光-红外跨模态行人重识别中模态差异导致的识别精确率低的问题，提出了一种基于双流结构的跨模态行人重识别关系网络（IVRNBDS）。首先，利用双流结构分别提取可见光模态和红外模态行人图像的特征；然后，将行人图像的特征图水平切分为6个片段，以提取行人的每个片段的局部特征和其他片段的特征之间的关系，以及行人的核心特征和平均特征之间的关系；最后，在设计损失函数时，引入异质中心三元组损失（HC Loss）函数放松普通三元组损失函数的严格约束，从而使不同模态的图像特征可以更好地映射到同一特征空间中。在公开数据集SYSU-MM01（SunYat-Sen University MultiModal re-identification）和RegDB（Dongguk Body-based person Recognition）上的实验结果表明，虽然IVRNBDS的计算量略高于当前主流的跨模态行人重识别算法，但所提网络在相似度排名第1（Rank-1）指标和平均精度均值（mAP）指标上都有所提高，提高了跨模态行人重识别算法的识别精确率。

来源：2023年第6期

《计算机应用》期刊编辑部

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