Dec, 2018

从视角的角度解析人员再识别

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TL;DR本研究通过引入可控的整合 3D 人体模型的大规模数据引擎 PersonX，对行人旋转角度对行人再识别准确性的影响进行了定量分析，从而深入研究了旋转角度等视觉因素对行人再识别系统的影响。
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发现论文，激发创造
  • 基于角度正则化的视角感知损失用于人员再识别

    提出了一种 Viewpoint-Aware Loss with Angular Regularization（VA-reID）方法，通过将不同视角的特征统一到一个超球体内，有效地模型人物的特征分布，在视角和身份级别上建模.

    Dec, 2019

  • 利用视觉注意力进行人员再识别

    论文提出了一种基于梯度注意机制和深度卷积神经网络的人物再识别方法，可以通过关注图像中最敏感的部分来处理输入图像并在低分辨率下感知周围图像，成功地在 CUHK01，CUHK03 和 Market 1501 数据集上超越了现有的先进方法。

    Jul, 2017

  • 视角感知度量学习的车辆再识别

    提出一种考虑车辆在不同视角下被看到的情况的度量学习方法，利用两种特征空间学习相似视角和不同视角下的两个度量值，得到视角感知网络（VANet），该方法在车辆重新识别方面表现优异，尤其是在不同视角下。

    Oct, 2019

  • 学习视角特定的深度网络进行人员再识别

    本论文提出了基于深度神经网络的人物再识别方法，利用视角信息进行特征提取，采用交叉视角欧几里得约束和交叉视角中心损失对每个相机视角进行视角特定的网络学习，同时采用迭代算法优化网络参数，在 VIPeR、CUHK01、CUHK03、SYSU-mReId 和 Market-1501 基准测试上的表现优于现有深度网络和最先进的方法。

    Mar, 2018

  • 实用真实世界应用的人员重识别数据集和方法基准测试

    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

  • 基于方向的外观字典方法用于人员再识别

    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

  • 基于深度学习的遮挡人员再识别：综述与展望

    综述了遮挡行人重新识别方法的数据集、评估方案以及基于深度学习的解决方案，并进行了方法的系统比较，提出了未来遮挡行人重新识别发展的展望。

    Nov, 2023

  • 基于属性的人员再识别的实证研究

    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

  • 基于深度的鲁棒性人员再识别

    该研究提出了一种基于深度信息的人物重识别方法，利用深度数据提取人体骨架和形状特征，进而提出了一种具有旋转不变性的 Eigen-depth 特征描述符，并通过基于核技术的隐式特征转换方法在缺少深度数据时估算特征。实验结果表明，该方法可以在改善外观特征因光照和相似服饰引起的视觉混淆问题上取得较好的效果。

    Mar, 2017

  • 环视摄像系统的车辆再识别

    本文提出了一个完整的车辆重识别解决方案，旨在解决单目相机视角下的车辆识别困难以及多相机视角下同一车辆外观变化大的问题，并通过实验表明我们的解决方案在实践中实现了最先进的准确性。

    Jun, 2020