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摘要：本发明涉及图像处理与目标识别技术领域，公开了一种基于真伪标签一致性的跨模态行人再辨识方法及系统，方法包括：通过深度神经网络对可见光与红外光两种不同模态的行人图像提取特征向量；计算同模态、不同模态间的特征向量相似度，构建同模态、跨模态匹配矩阵，并进行归一化处理，生成同模态和跨模态归一化匹配矩阵；采用跨模态归一化匹配矩阵和同模态归一化匹配矩阵对真实标签进行投影，获得跨模态伪标签；优化真实标签与跨模态伪标签之间的Kullback‑Leibler（KL）散度，从而优化同模态和跨模态匹配矩阵，提升匹配矩阵对模态变化的鲁棒性，从而提升跨模态行人再辨识准确性。
主权项：1.一种基于真伪标签一致性的跨模态行人再辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：基于深度神经网络构建可见与红外跨模态行人再辨识模型；利用真伪标签一致性损失函数训练可见与红外跨模态行人再辨识模型；使用训练好的可见与红外跨模态行人再辨识模型实现行人再辨识；所述利用真伪标签一致性损失函数训练可见与红外跨模态行人再辨识模型，包括以下步骤：获取可见光行人图像和红外光行人图像作为训练样本；其中，每个图像均配有身份标识作为真实标签；将训练样本的图片输入可见与红外跨模态行人再辨识模型，获得特征向量；计算同模态间的特征向量相似度和不同模态间的特征向量相似度，从而分别构建同模态归一化匹配矩阵和跨模态归一化匹配矩阵；采用同模态归一化匹配矩阵和跨模态归一化匹配矩阵对真实标签进行投影以获得跨模态伪标签；优化真实标签与跨模态伪标签之间的KL散度，从而使跨模态伪标签趋近真实标签。
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百度查询： 华侨大学 泉州圣源警用侦察设备有限公司 一种基于真伪标签一致性的跨模态行人再辨识方法及系统
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