跨模态行人重识别：现状、挑战与未来发展

跨模态行人重识别研究与展望是当前计算机视觉领域的前沿课题，它关注的是如何在不同模态（如可见光 RGB 和不可见光红外 IR）下实现个体身份的准确识别。随着智能安防和视频监控技术的需求升级，尤其是在低光照环境下，传统的可见光摄像头的局限性使得研究重心转向了跨模态识别。由于红外摄像头可以在夜间持续工作，RGB-IR 跨模态行人重识别的研究应运而生，旨在提升识别系统的鲁棒性和全天候性能。 研究难点主要集中在如何有效地融合RGB和IR图像的特征，因为两种模态的视觉信息存在显著差异，例如光照条件、纹理细节等。首先，基于统一特征模型的方法试图找到一种通用的特征表示，以便跨越模态间的界限。这类方法通常涉及特征提取和融合，挑战在于如何设计出既能捕捉RGB图像特征又能适应红外图像的共享特征表示。 其次，基于度量学习的方法侧重于学习一个合适的距离度量，使得来自不同模态的同一人实例之间的距离小于不同人的距离。这需要解决的问题包括模态间差异的学习和对齐，以及构建一个稳健的度量空间来处理跨模态识别的不一致性。 再者，模态转换方法则是通过图像转换技术，如自编码器或生成对抗网络，将一种模态的图像转化为另一种模态，从而消除或减小模态间的差异。这种转换过程需要考虑如何保持个体身份的可识别性，同时适应两个不同模态的特性。 在研究实践中，关键的数据集如Market-1501、DukeMTMC-reID和MARS等，以及相应的评价准则，如CIDEr、mAP和Rank-1精度等，被广泛用于比较和评估不同方法的性能。尽管已经取得了一些进展，但跨模态行人重识别仍面临许多挑战，如光照变化、姿态和遮挡等问题。 未来的发展方向可能包括深度学习技术的进一步优化，比如更复杂的神经网络结构和深度特征融合策略；跨模态对齐的精确方法；以及结合多模态数据增强和集成学习来提高识别性能。此外，随着新兴技术如深度相机和传感器的发展，可能会出现新的数据源和应用场景，这将推动跨模态行人重识别的研究向更深层次和实际场景应用迈进。