《表7 回归系数表：基于红外和可见光模态的随机融合特征金子塔行人重识别》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于红外和可见光模态的随机融合特征金子塔行人重识别》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本文采用超分辨重建技术对数据预处理，在跨模态SYSU-MM01数据集上训练超分辨网络SRCNN[32]，其模型原理决定了若原图片视觉模糊，经过超分重建后，图像会更模糊。而SYSU-MM01数据集中红外摄像头捕获的图片很模糊，故不能作为SRCNN网络的输入，只能预处理可见光摄像头下RGB图像。为了提高重识别效果，只取四个RGB摄像头中一个进行重建，所取摄像头的编号没有影响。将128×128大小的三通道彩图做水平翻转，作为超分辨网络的输入，然后使用双三次插值将图像放大2倍，并取颜色空间YCr Cb中Y通道；接着对Y通道做9×9卷积以提取特征，此时特征的通道数为64；再经过1×1卷积拟合特征的非线性映射，最后反卷积重构出大小512×512的特征，具体内容如表7所示。网络微调后输出高分辨256×256大小的图像，并将该图像输入进FPRnet，FPR网络训练完成后，再用原始SYSU-MM01数据集测试。