基于深度学习的行人再识别算法研究综述

摘要：

在计算机视觉领域,一个良好的行人再识别系统,主要包括行人检测、行人跟踪和行人再识别,这3个模块已形成专门的研究领域.行人再识别(Person re-identification)跨视域下在一个摄像头中出现的行人,识别该行人是否在其他摄像头中出现.行人再识别的研究主要涉及特征提取、相似度度量和排序3部分.基于此,笔者首先介绍了行人再识别的概念和研究的关键点,对于深度学习网络的相关概念进行了简述,进而对行人再识别的国内外主线算法进行了对比,最后对行人再识别的研究进行了展望,能够在优化模型算法的基础上提升行人再识别的鲁棒性.

关键词：行人识别、深度学习、目标检测与跟踪、特征提取

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广州大学华软软件学院课题校级课题“基于深度学习的行人再识别研究”项目编号:ky201810

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：37-38,41