論文の概要: Adaptive Illumination-Invariant Synergistic Feature Integration in a Stratified Granular Framework for Visible-Infrared Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21163v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 15:42:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:41:43.278489
• Title: Adaptive Illumination-Invariant Synergistic Feature Integration in a Stratified Granular Framework for Visible-Infrared Re-Identification
• Title（参考訳）: 可視赤外再同定のための成層粒界構造における適応照明-不変相乗的特徴積分
• Authors: Yuheng Jia, Wesley Armour,
• Abstract要約: Visible-Infrared Person Re-Identification (VI-ReID) は、捜索・救助、インフラ保護、夜間監視などの応用において重要な役割を担っている。 適応型モダリティインタラクションネットワークである textbfAMINet を提案する。 AMINetは、全体画像と上体画像の両方から包括的アイデンティティ属性をキャプチャするために、多粒度特徴抽出を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.221111822542024
• License:
• Abstract: Visible-Infrared Person Re-Identification (VI-ReID) plays a crucial role in applications such as search and rescue, infrastructure protection, and nighttime surveillance. However, it faces significant challenges due to modality discrepancies, varying illumination, and frequent occlusions. To overcome these obstacles, we propose \textbf{AMINet}, an Adaptive Modality Interaction Network. AMINet employs multi-granularity feature extraction to capture comprehensive identity attributes from both full-body and upper-body images, improving robustness against occlusions and background clutter. The model integrates an interactive feature fusion strategy for deep intra-modal and cross-modal alignment, enhancing generalization and effectively bridging the RGB-IR modality gap. Furthermore, AMINet utilizes phase congruency for robust, illumination-invariant feature extraction and incorporates an adaptive multi-scale kernel MMD to align feature distributions across varying scales. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our approach, achieving a Rank-1 accuracy of $74.75\%$ on SYSU-MM01, surpassing the baseline by $7.93\%$ and outperforming the current state-of-the-art by $3.95\%$.
• Abstract（参考訳）: Visible-Infrared Person Re-Identification (VI-ReID) は、捜索・救助、インフラ保護、夜間監視などの応用において重要な役割を担っている。 しかし、モダリティの相違、様々な照明、頻繁な閉塞による重大な課題に直面している。 これらの障害を克服するために,適応型モダリティ相互作用ネットワークである「textbf{AMINet}」を提案する。 AMINetは、全体像と上体像の両方から包括的アイデンティティ属性をキャプチャするために、多粒度特徴抽出を採用し、オクルージョンや背景クラッタに対する堅牢性を改善している。 このモデルは、深いモード内およびクロスモーダルアライメントのためのインタラクティブな特徴融合戦略を統合し、一般化を強化し、RGB-IRモダリティギャップを効果的にブリッジする。 さらに、AMINetは位相整合性を利用してロバストで照明不変な特徴抽出を行い、適応型マルチスケールカーネルMDを組み込んで様々なスケールで特徴分布を整列させる。 SYSU-MM01上でのランク1の精度は74.75 %で、ベースラインを7.93 %で上回り、現在の最先端を3.95 %で上回る。

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