面向行人重识别任务的深度学习技术综述
计算机视觉与模式识别
2018-07-23 v3
摘要
智能视频监控目前是计算机视觉与机器学习技术中的活跃研究领域。它为监控操作员与法医视频调查员提供有用工具。行人重识别（PReID）是这些工具之一。它在于识别一个个体是否已在网络中某摄像机前被观测过。该工具也可用于多种可能应用，如给定查询图像后离线检索显示感兴趣个体的所有视频序列，以及跨多摄像机视角的在线行踪跟踪。为此，已提出许多技术以提升PReID性能。在这些系统中，许多研究者利用深度神经网络（DNNs），因其在测试时具有更优性能与快速执行。我们的目标是为未来研究者提供迄今PReID方面的工作。因此，我们总结了用于此任务的最先进DNN模型。给出了各模型的简要描述及其在一组基准数据集上的评估。最后，提供了这些模型间的详细比较，以及可作为未来研究指导的一些局限。
引用
@article{arxiv.1807.05284,
title = {Survey on Deep Learning Techniques for Person Re-Identification Task},
author = {Bahram Lavi and Mehdi Fatan Serj and Ihsan Ullah},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.05284},
year = {2018}
}