基于深度学习的行人重识别研究综述

• 作者: 孙鑫 庄珊娜 王正友
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 行人重识别 深度学习 有监督学习 无监督学习
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 专栏·Web信息系统及应用
• 页码范围: 2869-2874,2880
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.12.013

摘要

行人重识别是计算机视觉和智能视频监控领域的研究热点之一.近年来,深度学习逐步被应用于行人重识别方面的研究,并取得了较大进展.论文首先对行人重识别的任务以及常见问题进行简单介绍.之后依据训练方式,分别从有监督学习和无监督学习两方面对行人重识别的研究成果和进展进行了梳理.接着,介绍了常用图片和视频数据集,以及近年来所提出的深度学习网络在这些数据集上的测试结果.最后,对行人重识别的未来研究方向进行了探讨.