基于形态中心表示学习的可见光-红外行人重识别方法

本发明涉及行人重识别技术领域，公开了基于形态中心表示学习的可见光‑红外行人重识别方法，包括外观特征学习步骤和形状特征学习步骤；外观特征学习步骤为采用双流网络去除非局部注意力作为基线；双流网络包括两个具有非共享参数的并行卷积层和四个具有共享参数的残差网络；形状特征学习步骤为采用形状特征学习网络Es学习可见光和红外的人体形状特征，以获得体形特征；并采用红外形状恢复方式对体形特征误差进行校正；还包括外观特征增强步骤，采用级联两阶段注意力网络提取与体形有关的外观特征，根据外观特征对获取的外观特征进行增强。本发明成功地将显式形状特征集成到可见光‑红外行人重识别任务中，提高了行人重识别的准确性和可靠性。