行人再识别研究综述

• 作者: 吴彦丞 李邵梅 陈鸿昶
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 行人再识别 大规模数据集 CMC曲线 首中准确率 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机技术及应用
• 页码范围: 603-610
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6897字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2018.05.018

摘要

行人再识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它主要用于监控视频中特定行人的检索.根据应用场景的不同,行人再识别又细分为基于图像的行人再识别和基于视频的行人再识别.先总述行人再识别的发展历史;随后分别介绍基于图像和基于视频的行人再识别领域的发展历程和现状,重点评估传统手工特征和深度学习特征在这两个领域应用的优缺点;然后对当前各主流数据集进行了介绍和对比分析;最后对行人再识别未来的技术发展趋势进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李邵梅		45	204	7.0	12.0
2	陈鸿昶		61	354	10.0	16.0
3	吴彦丞		4	5	2.0	2.0