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张文锋副教授、2022级硕士研究生曹祥飞、胡伟博士等人合作撰写的一篇关于领域泛化行人重识别的研究论文“Domain-invariant Multi-granularity Feature Learning for Generalizable Person Re-identification”，已被中科院1区Top期刊《Knowledge-Based Systems》接收并成功发表。
该研究为了提取判别特征和域不变特征的同时，保留多个细粒度信息，实现有效的领域泛化，精心设计了归一化缓解模块，采用专用通道关注机制来指导实例归一化改良，进而保护好身份判别性信息；然后，利用部分关系特征提取模块有效地捕获不同身体部位之间的复杂关系；最后，在模型中引入了部件对齐模块，以生成不同身体部位之间的精确对齐映射，帮助模型识别不同人体部位之间的细微差别。这三个模块产生多个细粒度的视觉融合功能，显著提升了模型在行人重识别任务中的泛化能力。实验结果表明，该框架在Market-1501、DukeMTMC-reID等主流数据集中均展现出显著优势，验证了该方法对多细粒度特征的有效提取。
《Knowledge-Based Systems》作为国际人工智能与知识工程领域的权威学术期刊，持续位列中国科学院1区Top期刊阵营，最新五年影响因子高达7.4。该期刊深耕于知识驱动型智能系统的理论创新与实践应用，重点关注大数据技术方法、人工智能与知识工程、自然语言理解与机器翻译等前沿方向。致力于推动人工智能技术与自然语言处理、计算机视觉及认知科学的多维度交叉融合，为知识工程领域的学术突破与产业应用搭建重要的交流平台。
论文链接：//doi.org/10.1016/j.knosys.2025.113656
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