本文介绍了一种通过简单地重新参数化传统的 softmax 分类方案来有效优化余弦相似度的方法，在两个抽取的特征对应相同身份时会更加接近，这种方法被用于大规模行人再识别数据集中达到了竞争性的好结果。

Dec, 2018

通过优化高维空间中的特征余弦相似度，该论文提出了一种深度学习算法 COCO，用于同时优化同类内的特征聚合和不同类之间的特征区分能力，实现了稳定收敛的端到端学习，并在五种基准测试中证明了其在小规模分类和大规模人体识别问题上的有效性。

Oct, 2017

本文提出基于余弦相似度的大间距余弦损失函数，提高了人脸识别深度卷积神经网络的性能，在 MegaFace Challenge、Youtube Faces、Labeled Face in the Wild 等公共数据集上达到了最先进的表现。

Jan, 2018

本文介绍了一种基于深度学习的可扩展的距离驱动特征学习框架，用于处理智能视频监控中的人员再识别问题，并展示了其在各个数据库上的有效性。该框架采用三元组单元的生成以及优化梯度下降算法解决三元组三倍扩增的问题。

Dec, 2015

本研究介绍了一种使用深度神经网络学习图像相似度度量的方法，该方法采用 “连体” 结构体系，可以统一学习颜色特征、纹理特征和度量。论文还比较了不同数据集上训练和测试结果，结果表明该方法在人员再识别方面性能显著优于现有方法。

Jul, 2014

本文提出了一种新的中等正样本挖掘方法来训练鲁棒的 CNN 以解决人员重识别中的大变化问题。在此基础上，通过度量权重约束来改进学习，从而使学习到的度量具有更好的通用性。实验表明，这两种策略能够有效地学习到鲁棒的深度度量，并且相应地，我们的深度模型在几个人员重识别基准测试上显著优于现有的最先进方法。因此，本文提出的研究可能对启发人员重识别的新深度模型的设计有用。

Nov, 2016

通过结构化图拉普拉斯嵌入算法，将所有结构化距离关系转化为图拉普拉斯形式，能够充分利用构建完整图的结构化距离关系，并易于实施和超有效。将此算法与 CNN 训练的 softmax 损失一起嵌入，能够获得更强鲁棒性和较高的识别度，对于个人重新识别是必要的，有效性已在三种流行网络上得到验证。

Jul, 2017

本研究中，我们给特征描述符添加了一个 L2 约束，以保证它们位于一个固定半径的超球面上，该步骤可以显著提高面部验证的性能，特别是在 IJB-A 数据集上实现了 0.909 的 True Accept Rate 以及 0.0001 的 False Accept Rate。

Mar, 2017

本文提出了基于三元组卷积神经网络的深度相似性学习框架，采用多数据集训练和双重采样方案，实现了在行人再识别任务中的有效性并表现出与甚至优于现有最先进方法的性能。

Feb, 2018

本文提出了一种适应于当下行人重识别局部样本结构的新型采样方法和目标函数，利用一定的局部样本来挖掘适当的正例，以提高深度嵌入的性能，并在训练过程中学习一种深度相似性距离度量，以此来增加像素级的区分度，并处理掉行人图像中的复杂性因素，本方法在基准测试数据集上取得了最好的性能表现。

Jun, 2017