可见 - 红外人物再识别的频域细节挖掘
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文首次探索了可见光 - 红外人物再识别的潜在频率信息，提出了一种新颖的频域差异挖掘方法 (Frequency Domain Nuances Mining)，通过挖掘跨模态的频率领域细微差异，从频域角度有效降低了模态不一致性。实验证明，该方法在提升可见光 - 红外人物再识别性能方面具有明显优势，并在挑战性可见光 - 红外人脸识别任务上验证了方法的有效性和泛化能力。
本文首次探索了可见光-红外人物再识别的潜在频率信息，并提出了一种新颖的频域差异挖掘方法。实验证明该方法在提升可见光-红外人物再识别性能方面具有明显优势，并在挑战性可见光-红外人脸识别任务上验证了方法的有效性和泛化能力。
