激光与红外

作者：王晓红

单位：上海理工大学,上海 200093；

关键词：无监督;红外行人重识别;GAM;小波变换;样本扩展的分组采样

基金：国家新闻出版署智能与绿色柔版印刷重点实验室招标课题项目(No.ZBKT202301)资助。

目前,无监督单模态行人重识别研究主要集中于可见光图像。随着新型红外摄像头的普及,无监督红外行人重识别也展现出其研究价值。由于红外图像对比度低、缺乏颜色纹理细节信息,因此全局信息对于红外行人重识别至关重要。本文设计了基于F ResGAM的无监督红外行人重识别网络。该网络首先利用小波变换对图像进行预处理以增强特征提取能力,接着在resnet50网络结构中引入全局注意力机制(Global Attention Mechanism，GAM)关注更多的全局信息。此外,由于红外伪标签噪声较大,本文提出采用基于样本扩展的分组采样(Group Sampling based on Sample Expansion，GSSE)策略进一步优化伪标签生成,从而提升了模型的识别精度。实验结果表明,本文提出的优化方法有效提升了无监督红外行人重识别的精度,尤其是rank指标显著提升。

来源：2025年第2期

《激光与红外》期刊编辑部

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