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，利用脉冲神经网络解决长序列事件相机行人重识别问题

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

关键词: 事件相机 行人重识别 脉冲神经网络 时空注意力机制 特征采样 长序列 异步事件数据

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理事件相机产生的异步事件数据，且缺乏对长序列时空信息的充分利用。
  2. S3CE-Net基于脉冲神经网络，通过SSAM进行时空语义交互，STFS采样特征子序列，提升模型鲁棒性。
  3. 实验表明，S3CE-Net在多个数据集上取得了优异的性能，验证了其在长序列事件Re-ID任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文利用事件相机的优势，如抵抗恶劣光照条件、减少背景干扰、实现高时间分辨率和保护面部信息，来研究长序列事件行人重识别（Re-ID）任务。为此，我们提出了一个简单高效的长序列事件Re-ID模型，即脉冲引导的时空语义耦合与扩展网络（S3CE-Net）。为了更好地处理异步事件数据，我们基于脉冲神经网络（SNNs）构建了S3CE-Net。S3CE-Net包含脉冲引导的时空注意力机制（SSAM）和时空特征采样策略（STFS）。SSAM旨在利用SNN的能力，在空间和时间维度上进行语义交互和关联。STFS涉及从时空维度采样空间特征子序列和时间特征子序列，驱动Re-ID模型感知更广泛和更鲁棒的有效语义。值得注意的是，STFS不引入额外的参数，仅在训练阶段使用。因此，S3CE-Net是一个低参数和高效率的长序列事件行人Re-ID模型。大量的实验验证了我们的S3CE-Net在许多主流的长序列事件行人Re-ID数据集上取得了出色的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长序列事件相机数据下的行人重识别问题。现有方法难以有效处理事件相机产生的异步事件数据，并且缺乏对长序列时空信息的充分利用，导致重识别精度不高。此外，如何在保护人脸信息的前提下进行行人重识别也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用脉冲神经网络（SNNs）处理异步事件数据，并设计时空注意力机制和特征采样策略，以增强模型对长序列时空信息的理解和利用。通过SNNs的事件驱动特性，更好地适应事件相机的输出，并通过注意力机制和特征采样，提升模型的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：S3CE-Net的整体架构包含以下几个主要模块：1) 事件数据输入模块：负责接收和预处理事件相机产生的异步事件数据。2) 脉冲神经网络（SNNs）主干网络：利用SNNs提取事件数据的时空特征。3) 脉冲引导的时空注意力机制（SSAM）：在空间和时间维度上进行语义交互和关联，增强特征表达能力。4) 时空特征采样策略（STFS）：从时空维度采样特征子序列，驱动模型学习更鲁棒的语义信息。5) 重识别模块：基于提取的特征进行行人重识别。

关键创新：论文的关键创新在于以下几点：1) 提出了基于脉冲神经网络的S3CE-Net，能够有效处理异步事件数据。2) 设计了脉冲引导的时空注意力机制（SSAM），增强了模型对时空信息的理解和利用。3) 提出了时空特征采样策略（STFS），提升了模型的鲁棒性和泛化能力。与现有方法相比，S3CE-Net更适合处理事件相机数据，并且能够更好地利用长序列时空信息。

关键设计：SSAM的具体实现方式未知，但可以推测其利用脉冲神经网络的特性，例如脉冲发放的时间和频率，来计算空间和时间维度上的注意力权重。STFS的具体采样策略未知，但其目的是从时空维度采样具有代表性的特征子序列，以增强模型的鲁棒性。损失函数方面，可能采用了Triplet Loss或Contrastive Loss等常用的重识别损失函数，以拉近同一行人的特征距离，推远不同行人的特征距离。具体的网络结构细节和参数设置未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

S3CE-Net在多个主流长序列事件行人Re-ID数据集上取得了出色的性能，具体提升幅度未知，但摘要中强调了“outstanding performance”。STFS策略在训练阶段使用，不增加推理负担，保证了模型的效率。该模型具有低参数和高效率的特点，更易于部署和应用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能安防、智能交通、机器人导航等领域。例如，在光照条件恶劣或隐私保护要求高的场景下，利用事件相机和S3CE-Net进行行人重识别，可以实现更安全可靠的身份识别和行为分析。未来，该技术有望在智慧城市建设中发挥重要作用。

📄 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.