S3CE-Net: Spike-guided Spatiotemporal Semantic Coupling and Expansion Network for Long Sequence Event Re-Identification

📄 arXiv: 2505.24401v1 📥 PDF

作者: Xianheng Ma, Hongchen Tan, Xiuping Liu, Yi Zhang, Huasheng Wang, Jiang Liu, Ying Chen, Hantao Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-30

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出S3CE-Net以解决长序列事件重识别问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 长序列事件重识别 脉冲神经网络 时空注意机制 特征采样 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法在长序列事件重识别中面临光照变化、背景干扰和时间分辨率不足等挑战。
  2. 提出的S3CE-Net模型通过脉冲神经网络和时空注意机制，有效处理异步事件数据，提升重识别性能。
  3. 实验结果显示，S3CE-Net在多个数据集上表现优于现有方法，具有较低的参数量和高效性。

📝 摘要（中文）

本文利用事件相机的优势，抵御恶劣光照条件，减少背景干扰，实现高时间分辨率，并保护面部信息，研究长序列事件基础的人重识别（Re-ID）任务。为此，我们提出了一种简单高效的长序列事件Re-ID模型，即Spike-guided Spatiotemporal Semantic Coupling and Expansion Network（S3CE-Net）。该模型基于脉冲神经网络（SNNs）构建，结合了脉冲引导的时空注意机制（SSAM）和时空特征采样策略（STFS），以更好地处理异步事件数据。实验表明，S3CE-Net在多个主流长序列事件基础的人Re-ID数据集上表现优异。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长序列事件重识别任务中的光照变化、背景干扰及时间分辨率不足等问题。现有方法在处理异步事件数据时，常常无法有效提取有用特征，导致性能下降。

核心思路：S3CE-Net通过结合脉冲神经网络（SNNs）和时空注意机制，能够更好地捕捉事件数据中的时空信息，从而提升重识别的准确性和鲁棒性。

技术框架：S3CE-Net的整体架构包括脉冲引导的时空注意机制（SSAM）和时空特征采样策略（STFS）。SSAM用于在空间和时间维度上进行语义交互，而STFS则在训练阶段采样特征子序列，以增强模型对有效语义的感知。

关键创新：S3CE-Net的主要创新在于引入了脉冲引导的时空注意机制和时空特征采样策略，这些设计使得模型在处理长序列事件数据时，能够更有效地捕捉和利用时空信息，显著提升了重识别性能。

关键设计：S3CE-Net在设计上没有引入额外的参数，STFS仅在训练阶段使用，确保了模型的高效性。此外，模型的损失函数和网络结构经过精心设计，以优化重识别任务的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，S3CE-Net在多个主流长序列事件重识别数据集上表现出色，相较于现有基线方法，性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），显示出其在处理复杂场景中的优势。

🎯 应用场景

该研究在监控、安防和智能交通等领域具有广泛的应用潜力。通过提升长序列事件重识别的准确性，S3CE-Net能够有效支持实时监控系统中的人员追踪和识别，增强安全性和效率。未来，该技术还可能扩展到人机交互和智能机器人等领域，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

In this paper, we leverage the advantages of event cameras to resist harsh lighting conditions, reduce background interference, achieve high time resolution, and protect facial information to study the long-sequence event-based person re-identification (Re-ID) task. To this end, we propose a simple and efficient long-sequence event Re-ID model, namely the Spike-guided Spatiotemporal Semantic Coupling and Expansion Network (S3CE-Net). To better handle asynchronous event data, we build S3CE-Net based on spiking neural networks (SNNs). The S3CE-Net incorporates the Spike-guided Spatial-temporal Attention Mechanism (SSAM) and the Spatiotemporal Feature Sampling Strategy (STFS). The SSAM is designed to carry out semantic interaction and association in both spatial and temporal dimensions, leveraging the capabilities of SNNs. The STFS involves sampling spatial feature subsequences and temporal feature subsequences from the spatiotemporal dimensions, driving the Re-ID model to perceive broader and more robust effective semantics. Notably, the STFS introduces no additional parameters and is only utilized during the training stage. Therefore, S3CE-Net is a low-parameter and high-efficiency model for long-sequence event-based person Re-ID. Extensive experiments have verified that our S3CE-Net achieves outstanding performance on many mainstream long-sequence event-based person Re-ID datasets. Code is available at:https://github.com/Mhsunshine/SC3E_Net.