當前位置: 首頁 > 學術科研 > 正文
我校夏道勳博士團隊在人工智能領域國際TOP期刊上發表研究論文
【菜鳥集運自提點】

近日,我校大數據與計算機科學學院夏道勳博士團隊等人在人工智能領域1區TOP期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning System(IF=10.451)在線發表題目為“SFANet: A Spectrum-Aware Feature AugmentationNetwork for Visible-Infrared PersonRe-Identification”的研究論文。該研究提出了一種新型頻譜感知特徵增強網絡模型,為可見光-熱紅外跨模態行人再識別提供了新的解決思路。



行人再識別是人工智能計算機視覺研究領域下的一個基本問題,也被視為圖像檢索的一個子問題。基於可見光-熱紅外的跨模態行人重識別(VI-ReID)則是非常具有挑戰性的圖像檢索匹配問題,它們之間存在嚴重的模態差異。現有的算法模型通常使用特徵級別的條件約束來彌合這種差異,卻忽略了圖像在像素級別上的變化。也有嘗試利用生成式對抗網絡(GAN)模型來產生模態一致的行人圖像,但是這種方法破壞了圖像原有的結構信息,並且額外引入了較多的噪聲。在本文中,夏道勳博士團隊提出了一種名為SFANet的新型頻譜感知特徵增強網絡模型,較好地解決了可見光-熱紅外行人重識別的跨模態匹配問題,通過平衡特定且可共享的卷積塊數量來改進傳統的雙流網絡,保留了行人特徵的空間結構信息。在SYSU-MM01和RegDB數據集上,本文所提出的網絡模型取得了優異的性能,並且計算效率更為高效。

該研究領域是我校貴州省教育大數據應用技術工程實驗室的重要研究方向之一,併為教育大數據提供必要的理論和技術支撐(如學生的課堂行為分析等),該成果得到了國家自然科學基金項目(61762023)和貴州省教育大數據應用技術工程實驗室(黔發改投資〔2017〕941號)的聯合資助。

論文連接://ieeexplore.ieee.org/document/9525833

【菜鳥集運自提點】張皓

版權所有:貴州師範大學黨委宣傳部     Copyright© 2019     貴州師範大學新聞網      All Rights Reserved.    電子信箱:gzsfdx2010@sina.cn