控制与决策

作者：邹国锋,傅桂霞,高明亮,彭祥,刘征

单位：山东理工大学 电气与电子工程学院,山东 淄博 255049,,山东理工大学 电气与电子工程学院,山东 淄博 255049,,山东理工大学 电气与电子工程学院,山东 淄博 255049,,不列颠哥伦比亚大学 工程学院,不列颠哥伦比亚 基洛纳 V1V1V7,,不列颠哥伦比亚大学 工程学院,不列颠哥伦比亚 基洛纳 V1V1V7,

关键词：行人重识别;距离度量;度量学习算法;重排序

基金：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).

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.

来源：2021年第7期

《控制与决策》期刊编辑部

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