연구진은 가시광선-적외선 인물 재식별(VI-ReID)의 어려움이 빛 조건의 차이에서 비롯된다고 주장해요. 이를 해결하기 위해 다주파수 전문가 네트워크(MFEN)를 제안했어요. MFEN은 다양한 주파수 대역을 조절하고, 전문가 혼합 방식을 통해 밴드를 적응적으로 결합하는 방식이에요.
Random Frequency Augmentation(RFA)과 Frequency Auxiliary Optimization(FAO)을 도입하여 MFEN 학습을 개선했어요. 세 가지 모듈은 상호 보완적으로 작용하여 강력한 표현 학습을 가능하게 해요.
세 개의 VI-ReID 데이터셋에서 실험 결과, 제안하는 방법의 효과를 입증했어요.