智能视频监控关键技术:行人再识别研究综述

摘要：

行人再识别(person re-identification,ReID)旨在解决跨摄像头跨场景下目标行人的关联与匹配,作为智能视频监控系统的关键环节,对维护社会公共秩序具有重大作用.为了深入了解行人再识别研究现状和加速推进国内行人再识别相关研究及技术落地,本文对该领域国家自然科学基金申报数量、资助力度以及地理分布情况进行统计,并针对近年来发表在国际顶级会议和期刊上的行人再识别研究进行全面梳理.具体地,首先阐述一个标准行人再识别算法流程,并总结其中3个关键技术:表征学习、度量学习和重排序优化.随后,列举了实际开放场景中面临的主要难点与挑战,并据此概括了7种开放行人再识别任务:遮挡、无监督、半监督、跨模态、场景行人搜索、对抗鲁棒和快速检索.此外,本文整理了标准行人再识别和开放行人再识别的代表性数据集,并且对一些代表性行人再识别算法进行比较.最后本文对行人再识别的未来发展趋势进行展望.

关键词：行人再识别、智能视频分析、深度学习、表征学习、度量学习

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资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;上海科技创新行动计划;上海市级科技重大专项;中央高校基本科研业务费专项资助项目

在线出版日期：2022-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共37页

页码：1979-2015