基于通道感知协同特征增强的跨模态行人重识别方法

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基于通道感知协同特征增强的跨模态行人重识别方法
申请号:CN202510377438
申请日期:2025-03-28
公开号:CN120708270A
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种通道感知协同特征增强的跨模态行人重识别方法,尝试从通道层面进行细粒度模态共享特征提取。具体来说,设计通道级特征挖掘模块,以直接从通道层面对特征进行挖掘,以捕捉每个通道内的细微特征。设计了通道间语义关系学习模块,专注于学习不同通道之间语义信息的关系,与通道级特征挖掘模块并行工作,从而提升特征表示的深度和广度。之后设计一个自适应特征融合模块,用于智能地处理来自通道级特征挖掘模块和通道间语义关系学习模块的特征,通过自适应融合机制优化最终的特征表示。本发明在三个广泛使用的跨模态数据集上进行了全面的评估,证明了所提出的方法的有效性。
技术关键词
重识别方法 通道 模块 语义 可见光图像 网络 Sigmoid函数 关系 注意力机制 输出特征 协同注意力 全局平均池化 行人特征 阶段 并行工作 模态特征 空间结构 鲁棒性
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