基于人体关键点引导注意力的红外-可见光行人重识别

TP391.4; 行人重识别是从多个数据源中检索出指定目标的任务.红外(IR)和可见光(VIS)的图像差距较大,可见光和红外图像跨模态检索是主要挑战之一.为了能在弱光或夜间也具备相同的检索能力,需要结合红外图像的跨模态模型实现判断.本文提出一个通过人体关键点引导注意力的新方法,通过关键点引导将全局特征拆分为局部特征,再用生成的局部掩码重新训练原模型,强化对不同局部信息的注意力.使用这个方法,模型可以更好地理解和利用图像中的关键部位,从而提升行人重识别任务的准确率....

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Bibliographic Details
Published in红外与毫米波学报 Vol. 43; no. 6; pp. 871 - 878
Main Authors 于鹏, 田小建, 齐楠, 朴燕
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 长春理工大学 电子信息工程学院,吉林 长春 130022%吉林大学 电子科学与工程学院,吉林 长春 130012 01.12.2024
Subjects
注意力
人工智能
attention
自监督
infrared
红外
person re-identification
self-supervised
行人重识别
artificial intelligence
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ISSN1001-9014
DOI10.11972/j.issn.1001-9014.2024.06.018

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Summary:TP391.4; 行人重识别是从多个数据源中检索出指定目标的任务.红外(IR)和可见光(VIS)的图像差距较大,可见光和红外图像跨模态检索是主要挑战之一.为了能在弱光或夜间也具备相同的检索能力,需要结合红外图像的跨模态模型实现判断.本文提出一个通过人体关键点引导注意力的新方法,通过关键点引导将全局特征拆分为局部特征,再用生成的局部掩码重新训练原模型,强化对不同局部信息的注意力.使用这个方法,模型可以更好地理解和利用图像中的关键部位,从而提升行人重识别任务的准确率.
ISSN:1001-9014
DOI:10.11972/j.issn.1001-9014.2024.06.018