| 面向隐私保护的联邦域泛化行人重识别方法 |
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| 引用本文： | 彭锦佳,宋鹏鹏,王辉兵.面向隐私保护的联邦域泛化行人重识别方法[J].模式识别与人工智能,2023(7):634-646. |
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| 作者姓名： | 彭锦佳 宋鹏鹏 王辉兵 |
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| 作者单位： | 1. 河北大学网络空间安全与计算机学院;2. 大连海事大学信息科学技术学院 |
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| 基金项目： | 河北省自然科学基金项目(No.F2022201009)；;河北省高等学校科学技术研究项目(No.QN2023186)； |
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| 摘 要： | 行人重识别旨在从不同的摄像头中识别目标行人的图像.由于不同场景之间存在域偏差，在一个场景中训练好的重识别模型常常无法直接应用在另一个场景，并且从摄像头收集的数据通常包含敏感的个人信息，而现有的大部分重识别方法通常需要训练数据的集中化，这可能会带来隐私泄露问题.因此，文中提出面向隐私保护的联邦域泛化行人重识别方法(Federated Domain Generalization Person Re-identification with Privacy Preserving, PFReID),在保护行人隐私的前提下，从独立的多个非共享数据域中学习泛化模型.使用频域空间插值的方法平滑各个客户端在数据集上的域偏差，增加样本的多样性，提高各客户端模型的泛化性能.在客户端构建双分支对齐学习网络，保证客户端局部模型和全局模型学习表示的一致性，用于客户端局部模型的更新.在多个公开行人数据集上的实验验证PFReID的性能较优.
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| 关 键 词： | 行人重识别 域泛化 联邦学习 数据隐私 对齐学习 |
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