典型文献
面向复杂场景的行人重识别综述
文献摘要：
行人重识别(Person Re-Identification,简称Re-ID)旨在研究多个不相交摄像头间特定行人的匹配问题.文中首次以复杂场景中需要克服的挑战为行人重识别论文的分类依据,将2010-2021年期间发表的研究成果分为7类,即姿势问题、遮挡问题、照明问题、视角问题、背景问题、分辨率问题以及开放性问题,该分类方式有利于研究人员从实际需求出发,根据要解决的问题找到相应的解决方案.首先回顾行人重识别的研究背景、意义及研究现状,总结当前主流的行人重识别框架,统计了2013年以来发表在三大计算机视觉顶级会议CVPR,ICCV以及ECCV的论文情况和国家基金项目中Re-ID的相关项目情况;其次就复杂场景中面临的七大挑战,分别从问题成因和解决方案两方面对现有文献展开分析,归纳总结出处理各类挑战的主流方法;然后给出了行人重识别研究中泛化性较高的方法,并列举了当前行人重识别研究的难点;最后讨论了行人重识别未来的发展趋势.
文献关键词：
行人重识别;深度学习;特征提取;度量学习;计算机视觉
中图分类号：
作者姓名：
张敏;余增;韩云星;李天瑞
作者机构：
西南交通大学计算机与人工智能学院 成都611756;综合交通大数据应用技术国家工程实验室 成都611756;西南交通大学唐山研究生院 河北唐山063000
文献出处：
引用格式：
[1]张敏;余增;韩云星;李天瑞-.面向复杂场景的行人重识别综述)[J].计算机科学,2022(10):138-150
A类：
ICCV,ECCV
B类：
复杂场景,行人重识别,Person,Re,Identification,ID,相交,摄像头,匹配问题,别论,姿势,遮挡问题,照明,开放性问题,分类方式,研究背景,识别框架,大计,计算机视觉,顶级,级会,CVPR,文情,基金项目,问题成因,文献展,出处,主流方法,泛化性,并列,度量学习
AB值：
0.348684
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