本论文提出一种基于自然语言描述的人物搜索方法，利用 CUHK Person Description Dataset 建立了人物描述与样本的对应关系，并使用一种基于 Gated Neural Attention 机制的循环神经网络，实现了在人物搜索中的最优性能。

Feb, 2017

本文将人员再识别作为图像搜索问题，并通过设计一种无监督的词袋表示法，将图像搜索技术整合到人员再识别中。同时，贡献了一个新的高质量数据集，在三个数据集上得到了与最先进方法相当的竞争结果。

Feb, 2015

本文提出了一种在线人员搜索框架，它采用多模态记忆库作为人员识别的基础，并通过强化学习获得策略进行动态更新。实验结果表明，该方法不仅实现了在线模式下的显著改进，而且胜过了离线方法。

Aug, 2020

提出一种基于卷积神经网络的人物识别系统，针对不同的身体线索和训练数据量的信息量，系统的常见故障模式进行了深入分析，并讨论了现有基准的局限性并提出更具挑战性的基准，其简单易用且在社交媒体照片数据集（PIPA）上达到了更好的成果。

Sep, 2015

本文提出了一种基于轨迹的框架，采用视觉和时间上的链接进行个体识别，实现人物检索，同时提供一个包含 192 个电影、127K 手动注释的轨迹的大型基准测试集，实验表明我们的方法优于传统的人体重识别方法，将平均精度提高了 20%

Jul, 2018

本文通过对 2015 年至 2021 年间 230 多份文献的系统调查，首次综合性地回顾了针对各种视觉挑战的人员重新识别 (person re-identification) 方法，分析了当前方法的优缺点，提出了未来研究的发展方向。

Feb, 2022

我们探索了增强人物搜索模型的域外泛化能力，并提出了一个可推广的框架，通过引入基于多任务原型的领域特定批量归一化和通道相关的特征去相关策略来促进任意场景中的下游任务。

Oct, 2023

本文介绍了一种基于查询引导的端到端人物搜索网络，并使用最新的联合检测器和重新识别工作 OIM [37] 进行扩展。实验结果表明，我们的方法在 CUHK-SYSU [37] 和 PRW [46] 数据集上都优于现有的最先进方法。

May, 2019

本文提出了一个脸部搜索系统，它使用快速搜索程序和 COTS 匹配器相结合的级联框架，通过卷积神经网络生成的深度特征来过滤大量的照片，并在 80 百万张网络下载的人脸图像的图库上对该系统进行了评估。

Jul, 2015

利用人脸识别技术在数字平台上解决了找寻失踪人员的常见问题，具有安全性和可行性特点。

May, 2024