摘要
随着计算机硬件水平的提升和安防视频监控网络的快速发展,行人重识别作为计算机视觉领域一个极具挑战性的问题逐渐被大众所知,其旨在多个非重叠摄像头中对感兴趣行人进行重识别.近年来,随着深度学习相关技术的发展,相关学者融合深度学习与行人重识别并提出了大量新方法.行人重识别主要可以分为3个主要步骤,即特征表示、度量学习及优化排序.本文首先介绍了行人重识别技术研究现状,并简述了所遇到的主要挑战;其次,分别对传统行人重识别技术和基于深度学习行人重识别技术进行描述;再次,对常用数据集和评价标准进行分析;最后,就本文内容对行人重识别技术进行总结和展望.
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