AAAI 2026｜新突破：北大彭宇新团队提出可见光-红外终身行人重识别方法CKDA

北京大学彭宇新教授团队提出一种跨模态知识解耦与对齐方法CKDA，用于解决可见光-红外终身行人重识别中模态专用知识获取与跨模态公共知识保留的冲突。该方法通过设计跨模态通用提示和单模态专用提示模块，显式分离并优化两类知识，并在独立特征空间中实现新旧知识对齐。实验表明，CKDA在四个标准数据集组成的终身学习基准上取得当前最优性能，平均mAP达36.3%，R1准确率达39.4%，有效提升了多模态行人识别的持续学习能力。
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