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基于可见光-红外模态下双向特征生成的行人重识别方法
作者姓名:王晓红  李超奇  卢辉
作者单位:1. 上海理工大学出版印刷与艺术设计学院;2. 武汉光谷航天三江激光产业技术研究院有限公司
摘    要:
为了提高可见光-红外跨模态行人重识别的检测准确度,提出一种基于可见光-红外模态双向特征生成的双流网络模型,相对现有算法,使用双向特征生成方法进行跨模态行人特征迁移,显著提高了跨模态特征表达,同时利用双流网络提取具有判别性双模态特征,并通过设计的粗细粒度损失融合的策略,提高了跨模态行人检索的准确度。实验结果表明,与最新方法相比,文章提出的方法提高了跨模态行人重识别的平均准确度,在RegDB数据集上取得92.91%,在SYSU-MM01数据集取得66.17%。

关 键 词:行人重识别  特征迁移  深度学习  生成对抗网络
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