非可控环境行人再识别综述

• 作者: 冯展祥 朱荣 王玉娟 赖剑煌
• 来源期刊: 中山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 行人再识别 非可控环境 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 特约综述
• 页码范围: 1-11
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13471/j.cnki.acta.snus.2020.03.001

摘要

最近几年,随着深度学习理论和行人再识别方法的发展和成熟,行人再识别技术取得了很大的突破,在理想条件下取得了很高的识别精度.但是,当前行人再识别算法在非可控环境的识别精度还比较低,距离实际可用还有很长的距离.非可控环境行人再识别面临许多挑战,包括训练样本不足、光照剧烈变化、行人遮挡和开集测试等,严重降低了行人再识别算法的性能.文章对非可控行人再识别技术,尤其是对小样本、可见光-红外、遮挡和开集行人再识别技术的近期进展、使用的数据库进行阐述,并分析了相关技术存在的问题和未来的发展趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖剑煌	中山大学数据科学与计算机学院	41	804	15.0	28.0
2	朱荣	中山大学新华学院	5	4	1.0	2.0
3	王玉娟	中山大学新华学院	13	79	4.0	8.0
4	冯展祥	中山大学数据科学与计算机学院	1	0	0.0	0.0