基于深度学习的行人重识别研究综述
孙鑫
庄珊娜
王正友
1.石家庄铁道大学信息科学与技术学院 石家庄 050043;河北省电磁环境效应与信息处理重点实验室 石家庄 0500432.石家庄铁道大学信息科学与技术学院 石家庄 050043;河北省电磁环境效应与信息处理重点实验室 石家庄 0500433.石家庄铁道大学信息科学与技术学院 石家庄 050043;河北省电磁环境效应与信息处理重点实验室 石家庄 050043
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.
关键词：行人重识别深度学习有监督学习无监督学习
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61972267)河北省自然科学基金(F2019210306)河北省研究生示范课程立项建设项目(KCJSX2018068)河北省教育厅重点科技项目(ZD2017247)
论文发表日期：2020-12-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 2869-2874,2880 )
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