【摘 要】
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跨模态行人重识别技术是实现全天候智能安防的一项关键技术。该技术旨在从非重叠视域不同模态的摄像头捕获的行人图像中，识别出特定行人，行人图像间存在巨大的跨模态差异以及模态内部差异，导致识别率不高。为此，提出了一种利用局部监督的跨模态行人重识别方法（LSN）。首先将可见光图像转换成与红外图像更为接近的灰度图像，在图像层面缓解跨模态的差异，并使用共享参数的双流网络，提取具有判别性共享特征，在特征层面缓解跨
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62002179）； 2022年南通市科技计划项目“基于协同深度学习的跨模态行人再识别研究”；
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跨模态行人重识别技术是实现全天候智能安防的一项关键技术。该技术旨在从非重叠视域不同模态的摄像头捕获的行人图像中，识别出特定行人，行人图像间存在巨大的跨模态差异以及模态内部差异，导致识别率不高。为此，提出了一种利用局部监督的跨模态行人重识别方法（LSN）。首先将可见光图像转换成与红外图像更为接近的灰度图像，在图像层面缓解跨模态的差异，并使用共享参数的双流网络，提取具有判别性共享特征，在特征层面缓解跨模态差异；其次，设计了局部监督网络，增强了对背景、遮挡等噪声的鲁棒性，缓解了模态内部差异；最后，设计了跨模态分组损失，联合身份损失对网络进行约束。实验结果显示，在SYSU-MM01数据集上，评价指标Rank-1和m AP分别达到了53.31%、50.88%；在RegDB数据集上，达到了73.51%、68.55%，实验结果优于同类方法，验证了该方法的有效性和先进性。
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