跨模态行人重识别：样本中心损失函数的创新方法

本文档探讨了一种创新的行人重识别方法，该方法特别关注于利用样本中心损失函数来克服跨模态识别中的挑战。在当前的行人重识别技术背景下，随着视频监控的普及，尤其是在夜间监控的需求增加，传统的可见光行人识别在低光环境下的性能受限。为此，跨模态行人重识别技术应运而生，旨在处理rgb（可见光）和ir（红外）两种不同模态下的行人图像匹配。 传统的跨模态行人识别策略通常依赖于深度优化的卷积神经网络，如带有零填充（zero-padding）的网络和双流网络，这些网络结构能够适应并减小模态间的差异。研究者们提出了多种损失函数，如双向双约束高阶损失(BDTR)、相互排序损失(Reciprocal Ranking Loss)和双模态三元组损失(Dual Modality Triplet Loss)，这些损失强调同类行人特征的接近性和异类特征的远离，同时考虑了模态内的距离约束。然而，这些方法在处理跨模态行人特征差异时存在不足，即未能有效地缩小不同模态间特征的差距，这直接影响了识别的准确性。 本发明的关键创新在于提出了一种基于样本中心损失函数的跨模态行人重识别方法。这种方法旨在直接约束和调整不同模态行人特征之间的差异，通过更加精确的距离控制，减少模态转换带来的识别误差。具体来说，该方法可能包括以下几个步骤： 1. 样本中心学习：构建一个包含各类模态行人样本的中心点，每个模态的中心代表其特征空间的平均分布，以此作为比较和归一化的基准。 2. 损失函数设计：采用样本中心作为参考点，设计一种新的损失函数，它不仅关注同类和异类的区分，还着重于优化特征向量与样本中心之间的距离，确保跨模态特征尽可能接近其对应的中心。 3. 网络训练：在训练过程中，优化网络权重以最小化新设计的损失函数，使得网络能够学习到更具有跨模态一致性的人脸特征表示。 4. 性能评估：通过标准的识别准确率、召回率和F1分数等指标，验证新方法在实际应用中的效果，并可能通过调整参数进一步提升性能。 这种基于样本中心损失函数的方法具有显著的优势，它能够更有效地处理光照变化、姿态变换、多视角和遮挡等复杂因素，从而提高跨模态行人重识别的鲁棒性和准确性。这对于增强安防、交通监控等领域的行人重识别能力具有重要意义，有望推动该领域的技术进步。