ViFi-ReID：基于视觉-WiFi双流多模态方法的人体重识别
计算机视觉与模式识别
2024-10-15 v1 信息检索
摘要
人体重识别（ReID）作为安全领域的关键技术，在安全检查、人员计数等方面发挥着重要作用。目前大多数ReID方法主要从图像中提取特征，容易受到服装变化和遮挡等客观条件的影响。除了摄像机外，我们利用广泛可用的路由器作为感知设备，通过从行人捕获的WiFi信道状态信息（CSI）中获取步态信息，并贡献了一个多模态数据集。我们采用双流网络分别处理视频理解和信号分析任务，并对行人视频和WiFi数据进行多模态融合和对比学习。在真实场景下的广泛实验表明，我们的方法有效地揭示了异构数据之间的相关性，弥合了视觉与信号模态之间的差距，显著扩展了感知范围，并在多个传感器上提高了ReID准确率。
关键词
引用
@article{arxiv.2410.09875,
title = {ViFi-ReID: A Two-Stream Vision-WiFi Multimodal Approach for Person Re-identification},
author = {Chen Mao and Chong Tan and Jingqi Hu and Min Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.09875},
year = {2024}
}