相机感知联邦无监督行人重识别框架

隐私保护下的精准识别

通过相机感知对比学习和身份分布均衡，解决联邦无监督行人重识别中的数据异质性与信息不平衡，提升跨客户端识别精度。

Yu-Syuan, Tseng · Tzu-Ching, Hsu · Liu, Chihting · Chien, Shao-Yi

2025

参数信息

性能提升

23.4 %

技术优势

精度提升显著

在八个基准数据集上最高提升23.4%。

缓解数据异质性

身份分布均衡机制处理客户端间数据差异。

优化全局聚合

余弦距离加权方法在每轮聚合中更有效地指导全局模型。

利用相机信息

相机感知对比损失利用相机信息，显著提高重识别精度。

应用场景

• 智能监控：无需共享数据即可训练跨摄像头行人识别模型，提升监控效率。
• 跨摄像头行人追踪：利用相机感知对比学习，增强跨摄像头行人匹配鲁棒性。