讲座题目：数据驱动下的行人识别

讲座时间：2023年4月21日 15:00-16:00

讲座人：潘鸿鹄 博士生

地点：信息楼L1511

讲座内容：

行人识别旨在匹配给定的行人样本，实现对行人身份的自动识别，也是计算机视觉领域的研究热点。一般而言，给定用于模型训练的行人样本，行人识别算法旨在学习大类间差异、小类内差异的行人表征。同时，行人识别领域也存在很多挑战，如不同行人外观相近、行人样本视角差异很大、多模态行人样本的模态差异很大等。针对上述挑战，本报告提出了数据驱动下的行人识别判别性表征学习，主要内容如下：

(1) 在基于视频的行人识别中，考虑到不同的行人可能具有相似的外观，利用外观模型学习行人表征难以学习到大的类间差异。为此，本报告提出了一种姿态辅助的行人表征学习模型，同时利用外观模型学习行人的外观特征以及设计了循环图卷积网络学习行人的姿态特征。

(2) 在基于步态的行人识别中，考虑到不同相机视角下行人姿态样本差异较大，本报告提出了一个基于几何的多视角姿态生成方法，利用跨视角姿态间的集合关系学习满秩的视角变换矩阵，为单视角姿态生成多视角样本。

(3) 在基于可见光-红外跨模态行人识别中，考虑到红外图像与可见光图像模态差异很大，本报告提出了基于可逆流模型提出了跨模态行人图像生成方法，该方法利用两个流模型将两个模态图像分别映射至共享的高斯隐空间，并以高斯噪声为媒介实现跨模态生成。

讲座人简介：

潘鸿鹄，博士生，于东北林业大学获得学士学位，并于重庆大学获得硕士学位。 2019年至今在哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院攻读博士学位，指导教师为何震宇教授。主要研究方向为行人识别、生成模型、图神经网络等。