一种基于身份线索细化与增强的可见光-红外行人重识别方法

本发明公开一种基于身份线索细化与增强的可见光‑红外行人重识别方法，包括以下步骤：将可见光与红外图像统一缩放至384×192像素，通过随机水平翻转、随机擦除及颜色抖动进行数据增强，并对图像进行标准化处理；基于ResNet50网络，在第2、3、4阶段提取浅层特征并通过多感知特征细化模块MPFR生成动态空间掩码，自适应融合多尺度特征，得到身份引导特征；构建语义蒸馏级联增强模块SDCE；在Transformer模块中引入通道调制因子CMF及联合交互模块JIB，通过可学习向量调整通道权重，并利用深度可分离卷积增强空间信息建模；结合身份线索引导损失ICG与交叉熵损失，约束模态内特征中心距离及跨模态类间差异，采用逐步预热学习率策略训练模型；定期冻结权重并评估验证集精度，保存最优模型，通过余弦相似度计算测试集跨模态匹配得分；本发明提高监控系统的自动化水平。