本研究提出了一种基于视觉单词共现模型的个人再识别方法，该方法将图像像素映射到视觉单词上，并使用共现矩阵来编码探针和库图像中的视觉单词的联合分布，通过使用线性 SVM 分类器来训练这些共现描述符，以应对不同摄像头视角下的外观变化，实验表明该方法在 VIPeR 和 CUHK Campus 数据集中可以取得比最先进的结果分别高 10.44％和 22.27％的 rank-15 性能

Oct, 2014

本文提出了一种基于前景分割的人物搜索方法，将对象检测和人物重识别模型分离，使用两个不同的 CNN 来分别提取主体和原始图像的特征，并在 CUHK-SYSU 和 PRW 两个公认的基准测试中实现了比现有方法高 5pp 以上的 mAP 值，效果显著。

Jul, 2018

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

本研究提出了一种基于 re-ID 驱动的定位精化框架，通过可微的 ROI 转换层有效地转换原始图像中的边界框，实现对检测框的监督，从而提高行人搜索的效果。实验结果显示，该方法在常用的基准测试中对比现有方法表现明显更好。

Sep, 2019

本研究提出了一种利用自然语言描述作为附加训练监督的方法来有效地学习视觉特征。通过建立全局和局部图像 - 语言关联来实现语义一致性，该方法不仅能够学习更好的全局视觉特征，还能够强制对局部视觉和语言特征进行语义一致性的限制，从而实现了对于特定个体较为紧凑和语义的描述。在实验中，我们证明了语言作为训练监督在两种关联方案下具有有效性，并且在不使用任何辅助信息的情况下实现了最新的技术性能，比其他图像 - 语言交互的联合嵌入方法表现更出色。

Aug, 2018

本文提出了一种新的基于语义属性学习的人物再辨识和搜索方法，并将其在弱或强标记的时尚摄影数据集上进行训练，进而提供一种强大的用于检测和描述监控人员的语义表达，无需任何监控领域监督，并且已达到最先进的性能，在无监督和监督人物重新辨识中均取得了最先进的性能。此外，作为一种语义表达，它将允许在同一框架内集成基于描述的人员搜索。

Jun, 2017

该研究提出了一种基于人体结构的特征表示方法，并将其应用于人员再识别领域，以提高识别性能，实验结果表明该方法的有效性。

May, 2016

这篇文章介绍了人员再识别技术及其发展历史，对手工算法和深度学习算法在画面和视频再识别任务中的表现进行了概述，描述了未来方向和需要提高的问题。

Oct, 2016

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

本文从图片搜索和文本搜索的视角，对人物检索中的挑战和解决方案进行了调查和分析，集中评估了三个最为重要的规模限制：判别式人物特征，查询人缺口和检测 - 识别不一致性。我们总结和比较评估结果，同时讨论未来的研究方向。

May, 2021