本研究旨在解决视频行人重新识别中的空间对齐问题和时间依赖性问题，提出了一种使用 3D 卷积和非局部块进行特征聚合的网络架构，实验结果表明该方法在多个指标上的性能均优于现有技术。

Jul, 2018

本文介绍了使用多个卷积神经网络的视频人物重新识别的新方法，利用步态对连续帧进行筛选选取代表帧，利用特征池化提取特征进行身份鉴定的紧凑描述，实验证明该方法比现有方法更优。

Feb, 2017

本文提出一种端到端的方法来同时学习视频人物再识别的时空特征和相应的相似度度量，采用深度卷积网络和循环神经网络进行时间序列建模和度量学习，通过时间汇聚产生整体特征表示，在 iLIDS-VID 和 PRID 2011 等公共数据集上达到最先进的性能水平。

Jun, 2016

本文提出 Attention and CL loss，结合了 center，online soft mining (OSM) loss 和 attention loss，运用于基于时间注意力的神经网络上，通过一系列训练技巧，优于现有状态的 person Re-ID 数据集，MARS 和 PRID 2011。

Nov, 2019

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

本文提出了一种新的模型，可以从含有噪声 / 不完整人员图像序列中自动选择最具差别性的视频片段，从而可以计算可靠的时空和外观特征，同时学习用于人员重识别的视频排名功能。

Jan, 2016

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

该文综合研究和比较了视频人员重识别的四种不同的时间建模方法，包括时间汇聚，时间关注，RNN 和 3D 卷积神经网络，并提出了一个采用时间卷积的注意力生成网络，用于在帧之间提取时间信息。在 MARS 数据集上进行评估，并通过一大部分超越了最新技术的方法。

May, 2018

本篇论文研究了人物再识别任务在无监督设置下的迭代式训练机制，放弃了集群聚类，改用基于配对计算和软化分类任务的方法计算相似度，从而在无标记数据下获得了最先进的性能表现。

Apr, 2020

提出一种创新性的自适应图形表示学习方案，用于视频人员重识别；该方案利用姿势对齐连接和特征亲和连接构建自适应结构感知邻接图，以迭代地完善区域特征，并将周围节点信息考虑在部分特征表示中；进一步提出了一种新的时间分辨率感知正则化，用于学习紧凑而区分性的特征表示。

Sep, 2019