RGB-Infrared (IR) personre-identification är en viktig och utmanande uppgift på grund av stora variationer mellan RGB och IR-avbildningar. De flesta konventionella metoder syftar till att överbrygga klyftan mellan olika transportsätt och anpassningen av särdragen genom att lära sig om representation. Olika från befintliga metoder, i detta dokument, föreslår vi en ny och end-to-end Alignment Generative Adversarial Network (AlignGAN) för RGB-IR RE-ID-uppgiften. Den föreslagna modellen har flera fördelar. För det första kan det utnyttja pixel anpassning och funktion anpassning gemensamt. Såvitt vi vet är detta det första arbetet med att modellera de två anpassningsstrategierna gemensamt för RGB-IR RE-ID-problemet. För det andra består den föreslagna modellen av en pixelgenerator, en funktionsgenerator och en gemensam discriminator. Genom att spela en min-max spel bland de tre komponenterna, vår modell kan inte bara lindra korsmodalitet och intra-modalitet variationer, men också lära identitetskonsistenta funktioner. Omfattande experimentella resultat på två standardriktmärken visar att den föreslagna modellen fungerar gynnsamt mot de senaste metoderna. Speciellt på SYSU-MM01 dataset kan vår modell uppnå en absolut vinst på 15,4 % och 12,9 % i fråga om Rank-1 och mAP.
Nyligen föreslog Ref också pixelanpassning och funktionsanpassning gemensamt för att minska variationerna mellan olika transportsätt.
RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification via Joint Pixel and Feature Alignment
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}