一种基于真伪标签一致性的跨模态行人再辨识方法及系统

本发明涉及图像处理与目标识别技术领域，公开了一种基于真伪标签一致性的跨模态行人再辨识方法及系统，方法包括：通过深度神经网络对可见光与红外光两种不同模态的行人图像提取特征向量；计算同模态、不同模态间的特征向量相似度，构建同模态、跨模态匹配矩阵，并进行归一化处理，生成同模态和跨模态归一化匹配矩阵；采用跨模态归一化匹配矩阵和同模态归一化匹配矩阵对真实标签进行投影，获得跨模态伪标签；优化真实标签与跨模态伪标签之间的Kullback‑Leibler（KL）散度，从而优化同模态和跨模态匹配矩阵，提升匹配矩阵对模态变化的鲁棒性，从而提升跨模态行人再辨识准确性。