【摘 要】
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行人重识别是计算机视觉领域极具挑战的研究课题.近年来,伴随大规模行人数据集推出和深度学习发展,针对行人特征提取与描述、距离度量学习两大关键技术的研究取得众多成果.已有综述文献主要对特征提取与描述方法开展了归纳总结,尚缺乏对度量学习方法的全面分析.同时,鉴于度量学习在提升重识别性能中的关键作用,有必要对行人重识别中度量学习研究现状进行系统梳理.基于此,从距离度量方式、度量学习算法和重排序3方面系统总
【机 构】
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山东理工大学电气与电子工程学院,不列颠哥伦比亚大学工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61601266,61801272),淄博市张店区校城融合项目(118228),山东省自然科学基金项目(ZR2015FL029,ZR2016FL14)。
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行人重识别是计算机视觉领域极具挑战的研究课题.近年来,伴随大规模行人数据集推出和深度学习发展,针对行人特征提取与描述、距离度量学习两大关键技术的研究取得众多成果.已有综述文献主要对特征提取与描述方法开展了归纳总结,尚缺乏对度量学习方法的全面分析.同时,鉴于度量学习在提升重识别性能中的关键作用,有必要对行人重识别中度量学习研究现状进行系统梳理.基于此,从距离度量方式、度量学习算法和重排序3方面系统总结了行人重识别度量学习方法,比较了部分典型方法的实验效果,并对未来可能的研究方向作了展望.
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