开放设置下的行人重识别
本文介绍了人物重识别技术在深度学习方面的应用,提出了封闭式和开放式两种应用场景,并且详细分析了两种场景下的数据集、算法和评估指标。最后,设计了一个有效的基线系统,并提出了一个新的评估指标,同时探讨了未来的研究方向。
Jan, 2020
本文介绍了一种完整的方法来评估人物重新识别方法及其训练数据集在无监督实时操作方面的适用性,并以三个数据集为基准测试了四种方法,提供指南以帮助未来设计更好的人物重新识别流水线。
Dec, 2022
本文通过对 2015 年至 2021 年间 230 多份文献的系统调查,首次综合性地回顾了针对各种视觉挑战的人员重新识别 (person re-identification) 方法,分析了当前方法的优缺点,提出了未来研究的发展方向。
Feb, 2022
这篇论文对于人员再识别技术进行了全面的评估和表现评估,并实现了一个包括 11 个特征提取算法和 22 种度量学习技术的统一代 码库,使用 17 个不同的数据集进行了评估,旨在为这个领域提供公开、准确、全面的基准。
May, 2016
介绍了一个用于人行检测和人物识别的新数据集 PRW 及其评估,利用 6 个同步摄像头采集的视频,包含 932 个身份和 11,816 帧,使用了各种检测器和识别器的绩效分析,提出了两种改进措施,并评估了这些措施对于人物重新识别的效果。
Apr, 2016
本文将人员再识别作为图像搜索问题,并通过设计一种无监督的词袋表示法,将图像搜索技术整合到人员再识别中。同时,贡献了一个新的高质量数据集,在三个数据集上得到了与最先进方法相当的竞争结果。
Feb, 2015
本文通过属性 - based 方法进行人物再识别,探讨了高精度专家属性与普通人属性的差异及影响,发现非专家属性更能反映当前使用属性 - based 方法进行人物再识别的情况。
Jan, 2020