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Augmented Deep Multi-Granularity Pose-Aware Feature Fusion Network for visible-infrared Person Re-Identification

Computers, Materials & Continua 2023年第12期77卷 3467-3488页

作者： Zheng Shi Wanru Song Junhao Shan Feng Liu School of Educational Science and Technology Nanjing University of Posts and TelecommunicationsNanjing210013China

visible-infrared Cross-modality Person Re-identification(VI-ReID)is a critical technology in smart public facilities such as cities,campuses and *** aims to match pedestrians in visible light and infrared images for video surveillance,which poses a challenge in exploring cross-modal shared information accurately and ***,multi-granularity feature learning methods have been applied in VI-ReID to extract potential multi-granularity semantic information related to pedestrian body structure ***,existing research mainly uses traditional dual-stream fusion networks and overlooks the core of cross-modal learning networks,the fusion *** paper introduces a novel network called the Augmented Deep Multi-Granularity Pose-Aware Feature Fusion Network(ADMPFF-Net),incorporating the Multi-Granularity Pose-Aware Feature Fusion(MPFF)module to generate discriminative *** efficiently explores and learns global and local features with multi-level semantic information by inserting disentangling and duplicating blocks into the fusion module of the backbone ***-Net also provides a new perspective for designing multi-granularity learning *** incorporating the multi-granularity feature disentanglement(mGFD)and posture information segmentation(pIS)strategies,it extracts more representative features concerning body structure *** Local Information Enhancement(LIE)module augments high-performance features in VI-ReID,and the multi-granularity joint loss supervises model training for objective feature *** results on two public datasets show that ADMPFF-Net efficiently constructs pedestrian feature representations and enhances the accuracy of VI-ReID.

关键词： visible-infrared person re-identification multi-granularity feature learning modality

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