行人再识别的研究现状

徐梦洋

基于深度学习的行人再识别研究概述

被广泛使用的CNN模型有两种：

1. 用于图像分类和目标检测的分类模型
2. 以图像分类和目标检测的分类模型

基于特征学习和度量学习的分类模型方法

基于局部特征匹配的ReID方法

李幼蛟

行人再识别包括两个核心部分

1. 特征提取与表达
2. 相似性度量

根据行人再识别采用的数据源，可分为2类

1. 基于图像的行人再识别
2. 基于视频的行人再识别

根据特征提取与表达方式，分为2个阶段

1. 2012年前的人工设计特征阶段
2. 2012年后的深度特征阶段

基于深度学习的行人再识别

1. 端到端式
2. 混合式
3. 独立式

段朦

目前行人再识别的研究方法分三种：

1. 手动特征法
2. 基于深度学习的方法
3. 基于距离测度学习的方法