面向无监督视频可见光-红外行人重识别的时间原型与层次化对齐
计算机视觉与模式识别
2026-04-24 v1
摘要
可见光-红外行人重识别(VI-ReID)能够实现全天候监控下的跨模态身份匹配，然而现有方法主要聚焦于图像层面或严重依赖昂贵的身份标注。尽管基于视频的VI-ReID近期已出现以利用时间动态性来提升鲁棒性，但现有研究仍局限于有监督设置。关键在于，无监督视频VI-ReID问题——模型必须从无身份标签的RGB和红外轨迹中学习——尽管在实际部署中具有重要实用价值，却仍未得到充分探索。为填补这一空白，我们提出了HiTPro（层次化时间原型），一种无需显式硬伪标签分配的原型驱动框架，用于无监督视频VI-ReID。HiTPro首先包含一个高效的时序感知特征编码器，该编码器先提取具有判别力的帧级特征，然后将其聚合为鲁棒的轨迹级表示。基于这些特征，HiTPro首先通过“相机内轨迹原型构建”来构建可靠的相机内原型，该过程通过聚合来自时间划分的子轨迹的特征实现。通过“层次化跨原型对齐”，我们执行一个两阶段的正样本挖掘过程：从模态内关联逐步推进到跨模态匹配，并由动态阈值策略和软权重分配增强。最后，“层次化对比学习”在三个层次上逐步优化特征-原型对齐：相机内判别、跨相机同模态一致性以及跨模态不变性。在HITSZ-VCM和BUPTCampus上的大量实验表明，HiTPro在完全无监督设置下达到了最先进的性能，显著优于改编的基线方法，并为未来研究建立了强大的基线。
引用
@article{arxiv.2604.21324,
title = {Temporal Prototyping and Hierarchical Alignment for Unsupervised Video-based Visible-Infrared Person Re-Identification},
author = {Zhiyong Li and Wei Jiang and Haojie Liu and Mingyu Wang and Wanchong Xu and Weijie Mao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.21324},
year = {2026}
}