一种基于异构融合图卷积网络的跨模态行人重识别方法

摘要

本发明公开了一种基于异构融合图卷积网络的跨模态行人重识别方法，包括：1、构建可见光与近红外数据集，包括图像的获取以及预处理；2、采用随机批采样策略获取当前批次的可见光和近红外图像；3、构建一阶关键点提取网络提取图像的局部关键点特征，利用领接矩阵生成图数据；4、构建高阶嵌入图卷积网络建模图数据之间的结构关系；5、构建图匹配模块及损失函数的网络结构；6、利用分阶段方式训练得到最优行人重识别模型；7、利用测试集获得行人重识别结果。本发明能通过关键点提取网络、嵌入图卷积网络和图匹配网络，更好的构建跨模态图数据的特征关系，从而提高可见光与近红外行人重识别的准确度。