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

 

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