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

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

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

本研究提出了一种新的人物再识别关系网络，考虑了个体身体部位之间以及部位与其他部位之间的相互关系，有效提高了特征辨别能力，同时使用全局对比池化方法获取人物图像的全局特征，该方法已在多个数据集上实证表明其优越性。

Nov, 2019

本论文提出了一种具有 Siamese attention architecture 的模型，在视频中提取本地卷积特征，并使用嵌入式注意机制在门控循环单元中选择性地传播相关特征并记住它们的空间依赖性，以解决视频中行人匹配的问题，并在三个基准数据集上取得了良好的效果。

Aug, 2018

本文提出了一种新的方法，将细节人物描述（属性标签）和视觉特征（身体部位和全局特征）聚合成一个图形，即基于图形的人物签名，并利用图形卷积网络学习人物视觉签名的拓扑结构，并将其集成到多支路多任务框架中用于人物重新识别，并在两个大规模数据集上展示了我们所提出方法的有效性，包括 Market-1501 和 DukeMTMC-ReID，我们的方法在状态下的竞争结果中表现出较强的优势。

Apr, 2021

本文提出了一种新的 CTL 框架来实现视频行人重新识别，其通过建模跨尺度时空相关性来追求具有辨别力和鲁棒性的表征，采用了卷积神经网络和关键点估计器来抽取人体的语义局部特征，并通过构建多尺度图形来捕捉分层时空依赖性和结构信息，最终证明了该方法在两个视频基准上实现了最先进的表现。

Apr, 2021

本篇论文提出了一种新的联合空间和时间注意力池化网络（ASTPN）用于基于视频的人物再识别，能让特征提取器意识到当前输入的视频序列，而空间和注意力时间池化层都能从距离匹配信息中筛选出有代表性的人物并对其进行学习，实验证明可以优于现有的 state-of-the-art 方法。

Aug, 2017

该论文提出了一种应对分布式多摄像头监控系统中人员再识别任务的新方法，通过建立统一的深度排名框架来解决特征工程和评价设计的问题，并提出了一种有效的深度卷积神经网络来解决相似度得分的相关性，在 VIPeR, CUHK-01 和 CAVIAR4REID 数据集上比传统方法和基于 CNN 的方法表现显著优于所有最先进方法，具有更好的泛化能力。

May, 2015