江南大学赖俊洋获国家专利权
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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于小波表示的红外-可见光人员重识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120599667B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511089689.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于小波表示的红外-可见光人员重识别方法及系统是由赖俊洋;陶雪峰设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于小波表示的红外-可见光人员重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人员重识别领域，本发明提供了一种基于小波表示的红外‑可见光人员重识别方法及系统，设计了波自适应编码器，通过离散小波变换将特征分解到不同频率子带，通过高低波感知单元分别处理高频和低频信息，利用波频域注意力机制自适应调整不同频带特征的重要性；引入了频率增强模块，利用傅里叶变换对全局频谱特性进行建模，通过爱因斯坦矩阵乘法实现频域与空域信息的深度融合，增强了模型对不同光照条件和成像质量的鲁棒性；提出了增强相似度分布聚类损失，不仅拉近同一身份的跨模态特征，还显式推远同一模态内不同身份的特征，构建更为鲁棒的特征空间，有效解决了红外图像同质性问题，增强了特征空间的判别能力。
本发明授权一种基于小波表示的红外-可见光人员重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于小波表示的红外‑可见光人员重识别方法，其特征在于，包括： 将可见光图像和红外图像输入基于小波表示的跨模态人员重识别模型，所述基于小波表示的跨模态人员重识别模型包括特征提取器和主干网络，所述主干网络包括多组交替设置的波自适应编码器和频率增强模块； 利用特征提取器提取可见光图像和红外图像的初始特征拼接后输入主干网络； 对于每个波自适应编码器,分别提取该波自适应编码器的输入特征的高频特征和低频特征并拼接，对拼接后的特征进行离散小波变换，并利用波频域注意力机制获取不同小波系数的注意力系数，生成注意力权重图后，利用逆离散小波变换得到该波自适应编码器的输出特征； 对于每个频率增强模块，通过快速傅里叶变换和深度可分离卷积分别获取该频率增强模块的输入特征的全局频域特征与空间域权重特征，融合全局频域特征和空间域权重特征后，经逆快速傅里叶变换得到该频率增强模块的输出特征； 基于主干网络的输出特征生成人员重识别结果。
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