一种基于视频的无监督可见光红外行人重识别方法

本发明属于行人重识别领域，涉及一种基于视频的无监督可见光红外行人重识别方法，包括：获取查询数据和数据集并输入训练好的重识别模型，得到查询特征和特征集，将查询特征与特征集匹配，得到识别结果；重识别模型的训练过程包括：获取可见光数据SV和红外数据ST；将SV和ST输入特征提取模块，得到可见光和红外特征FV、FT；将FV和FT输入聚类模块，得到聚类结果；将聚类结果输入渐进式伪标签纠正模块，得到纠正后的聚类结果；将SV和ST输入特征提取模块，得到可见光和红外特征qV、qT；根据qV、qT、纠正后的聚类结果更新模型参数，直到得到训练好的重识别模型；本发明通过模态内纠正和模态间纠正将噪声样本恢复为有效标签，增强鲁棒性。