行人重识别：过去、现在与未来
计算机视觉与模式识别
2016-10-11 v1
摘要
行人重识别因其应用和研究意义在社区中日益流行。它旨在在其他摄像头中发现感兴趣的行人。早期主要报道手工设计的算法和小规模评估。近年来见证了大规模数据集和利用海量数据的深度学习系统的出现。考虑到不同的任务，我们将当前大多数重识别方法分为两类，即基于图像的和基于视频的；在这两类任务中，都将回顾手工设计和深度学习系统。此外，还描述和讨论了两个更接近真实世界应用的新重识别任务，即端到端重识别和超大图库中的快速重识别。本文：1）介绍了行人重识别的历史及其与图像分类和实例检索的关系；2）综述了基于图像和基于视频的重识别中广泛选择的手工设计系统和大规模方法；3）描述了端到端重识别和大规模图库中快速检索的关键未来方向；4）最后简要介绍了一些重要但发展不足的问题。
引用
@article{arxiv.1610.02984,
title = {Person Re-identification: Past, Present and Future},
author = {Liang Zheng and Yi Yang and Alexander G. Hauptmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.02984},
year = {2016}
}
备注
20 pages, 5 tables, 10 images