基于多域特征对齐的端到端跨模态行人重识别方法

本发明涉及行人重识别技术领域，尤其是提供了一种基于多域特征对齐的端到端跨模态行人重识别方法。该方法包括通过文本描述分离模块，将原始文本描述拆分为身份描述与服装描述两个子描述，为跨模态特征对齐提供结构化语义输入；根据身份与服装两个子描述，身份‑服装双向解耦对齐模块利用注意力机制和门控加权策略，以实现跨模态特征对齐；基于跨模态特征对齐，将Mamba状态空间模型SSM引入跨模态行人重识别ReID任务中，融合图像与文本特征；根据融合图像与文本的特征，设计多目标鲁棒优化模块进行优化，输出最终检索结果，该方法提升了细粒度语义对齐的精度，实现了有效的上下文协同，达到了判别性与鲁棒性之间的平衡。