计算机应用

作者：魏文钰, 杨文忠, 马国祥, 黄梅

单位：1. 新疆大学 信息科学与工程学院, 乌鲁木齐 830046;2. 新疆大学 软件学院, 乌鲁木齐 830046

关键词：行人再识别,深度学习,特征学习,度量学习,卷积神经网络

基金：国家自然科学基金重点项目（U1435215）；国家自然科学基金资助项目（U1603115）；国家重点研发计划项目（2017YFC0820702-3）；新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目（2017D01C042）。

行人再识别（Re-id）作为智能视频监控技术之一，其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人，因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题，大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出，极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术，整理和分析了大量相关文献，首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍，将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括；然后列举了部分相关数据集，并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析；最后总结了行人Re-id技术的发展难点，并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。

来源：2020年第9期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2020年第9期