跨模态行人重识别研究与展望

摘要：

行人重识别是计算机视觉的热门研究方向,其对智能安防、视频监控的发展有着重大意义.目前大部分工作主要集中在研究基于可见光的行人重识别,然而可见光摄像头无法在光线不足的黑夜中正常使用,而新型摄像头能够随机切换红外模式进行24小时视频监控,因此最近有一些工作对RGB-IR跨模态行人重识别问题进行了研究.本文分别从定义、研究难点和发展现状介绍了跨模态行人重识别问题,并根据不同的技术类型将目前存在的方法分为三类,即基于统一特征模型的方法;基于度量学习的方法;基于模态转换的方法.本文也详细介绍了该任务的数据集和评价准则,并对现有算法的性能进行分析与归纳.最后,总结了跨模态行人重识别的未来发展方向.

关键词：跨模态行人重识别、红外图像、统一特征模型、度量学习、模态转换

所属期刊栏目：29

资助基金：国家自然科学基金;江苏省研究生创新工程

在线出版日期：2020-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：20-28