【摘 要】
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红外线和可见光域之间的跨模态人员再识别对于夜间监控应用极为重要。一方面，除了由不同摄像机光谱引起的跨模态差异外，可见光红外人物再识别还受到不同摄像机视角和人物姿态引起的巨大跨模态和模态内变化的影响；另一方面，现有的可见光-红外行人重识别方法倾向于学习全局表示，辨别力有限，对噪声图像的鲁棒性较弱。文中通过挖掘可见光-红外行人重识别的模态内层次和跨模态图级上下文线索，提出了一种新型的三注意力聚合学习方
【机 构】
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南京邮电大学 自动化学院、人工智能学院,江苏南京 210023
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红外线和可见光域之间的跨模态人员再识别对于夜间监控应用极为重要。一方面，除了由不同摄像机光谱引起的跨模态差异外，可见光红外人物再识别还受到不同摄像机视角和人物姿态引起的巨大跨模态和模态内变化的影响；另一方面，现有的可见光-红外行人重识别方法倾向于学习全局表示，辨别力有限，对噪声图像的鲁棒性较弱。文中通过挖掘可见光-红外行人重识别的模态内层次和跨模态图级上下文线索，提出了一种新型的三注意力聚合学习方法。文中提出了一个模态内局部注意力加权的模块，通过对通道和局部关系挖掘施加领域知识来提取判别性的局部聚合
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