本文提出了一种基于深度学习的 Attention Framework of Person Body (AFPB) 方法，其中包括自动生成人体遮挡的 Occlusion Simulator (OS) 和多任务损失，旨在解决在人群密集的公共场所中遭遇的遮挡问题，该新问题称为遮挡人物重新识别问题，实验表明该方法优于现有的三个基准方法。

Apr, 2018

该研究提出了一种名为 Feature Recovery Transformer（FRT）的新方法，通过可见性图匹配和特征恢复变压器来同时解决干扰噪声和遮挡带来的行人信息损失的问题，与其他最新技术相比，在挑战性的 Occluded-Duke 数据集上的准确性提高至少 6.2% Rank-1 和 7.2% mAP 打分。

Jan, 2023

本文提出了一种基于完全卷积神经网络的快速准确的匹配方法，结合了深度空间特征重建和字典学习模型来映射不同的部分人物图像以解决局部人物再识别问题，并在多个数据集上进行的实验证明了该方法的有效性和效率。

Jan, 2018

通过使用集成模型和深度神经网络结构，提出了一种在人员重新识别中处理遮挡的方法，该方法在低分辨率边缘摄像头上能够生成稳健的特征表示。实验结果表明，所提出的方法具有竞争力的排名 - 1 和 mAP 表现。

Mar, 2024

本文提出了一种新的粗到细的金字塔模型，以减少对精确边界框的依赖，该模型能够在不同尺度上匹配并搜索相同身份的正确图像，并提出了一个动态训练方案来学习具有判别性的身份表示，在三个数据集上实现了最先进的结果，尤其是在最具挑战性的 CUHK03 数据集上，超过当前最佳方法 9.5％。

Oct, 2018

我们在研究中引入了一种名为 PAB-ReID 的新框架，该框架采用部分注意机制来有效解决背景干扰和低质量本地特征表示等问题，通过引入人体分割标签来生成更准确的人体部分注意力图，提出了一种细粒度特征聚焦器，以生成精细的人体局部特征表示，并抑制背景干扰，同时设计了部分三元损失来监督人体局部特征的学习，优化了类内 / 类间距离，大量实验证明我们的方法胜过现有的最先进方法。

Apr, 2024

本研究提出了一种有效的 RGB 图像 / 视频的遮挡检测和重建框架，采用卷积神经网络进行遮挡检测，Conv-LSTM 和自编码器用于重建遮挡帧和使用条件生成对抗网络微调和修复重建的 RGB 帧，通过与其他先进技术比较分析，我们的方法在各种数据集上展现出鲁棒性，成为现实生活监控系统应用的优秀选择。

Apr, 2023

本篇论文提出了一种新颖的框架，通过学习高阶关系和拓扑信息来实现人物重识别，其中采用了 CNN 和关键点估计模型分别从语义和局部信息两个角度进行特征提取，并将其视为图的节点，提出了自适应方向图卷积层和交叉图嵌入对齐层，通过优化图匹配和节点嵌入来最终匹配人员并在遮挡的数据集上取得了优越的效果。

Mar, 2020

本研究提出了一种简单而有效的前景注意力神经网络（FANN），通过引入前景针对子网和特征融合子网学习判别性特征表示来解决人员再识别问题，在多任务学习框架中训练 FANN，可以学习到一种判别性特征表示，能够在各种候选项中寻找与每个探针匹配的参考值。与最先进的方法相比，该方法在多个公共基准数据集上都显示出明显的改进。

Jul, 2018

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