一种基于模态特征分解的可见光与红外视频行人重识别方法

本发明涉及一种基于模态特征分解的可见光与红外视频行人重识别方法，通过通道均衡化与增强操作有效缩小了模态差异，并采用“维度划分+交叉相关约束”直接分解模态共享与独有特征，针对视频特征采用模态内时序一致性约束方法进行时序特征提取，提升模型鲁棒性；通过多个损失函数的约束，使网络能够学习到更具判别力的身份特征。实际应用表明，该方法可以有效获取红外和可见光模特的共享和独有特征，可以针对视频对、红外或可见光单独视频，以及红外或可见光图像进行查询，具有较好的应用效果。