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非可控环境行人再识别综述
被引量：
2
1
作者
冯展祥
朱荣
+1 位作者
王玉娟
赖剑煌
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期1-11,共11页
最近几年,随着深度学习理论和行人再识别方法的发展和成熟,行人再识别技术取得了很大的突破,在理想条件下取得了很高的识别精度。但是,当前行人再识别算法在非可控环境的识别精度还比较低,距离实际可用还有很长的距离。非可控环境行人...
最近几年,随着深度学习理论和行人再识别方法的发展和成熟,行人再识别技术取得了很大的突破,在理想条件下取得了很高的识别精度。但是,当前行人再识别算法在非可控环境的识别精度还比较低,距离实际可用还有很长的距离。非可控环境行人再识别面临许多挑战,包括训练样本不足、光照剧烈变化、行人遮挡和开集测试等,严重降低了行人再识别算法的性能。文章对非可控行人再识别技术,尤其是对小样本、可见光-红外、遮挡和开集行人再识别技术的近期进展、使用的数据库进行阐述,并分析了相关技术存在的问题和未来的发展趋势。
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关键词
行人再识别
非可控环境
深度学习
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职称材料
题名
非可控环境行人再识别综述
被引量：
2
1
作者
冯展祥
朱荣
王玉娟
赖剑煌
机构
中山大学数据科学与计算机学院
中山大学新华学院
出处
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期1-11,共11页
基金
国家自然科学基金(61902444)
国家自然科学基金(U1611461)
中山大学新华学院第四批博士导研计划。
文摘
最近几年,随着深度学习理论和行人再识别方法的发展和成熟,行人再识别技术取得了很大的突破,在理想条件下取得了很高的识别精度。但是,当前行人再识别算法在非可控环境的识别精度还比较低,距离实际可用还有很长的距离。非可控环境行人再识别面临许多挑战,包括训练样本不足、光照剧烈变化、行人遮挡和开集测试等,严重降低了行人再识别算法的性能。文章对非可控行人再识别技术,尤其是对小样本、可见光-红外、遮挡和开集行人再识别技术的近期进展、使用的数据库进行阐述,并分析了相关技术存在的问题和未来的发展趋势。
关键词
行人再识别
非可控环境
深度学习
Keywords
person re-identification
unconstrained environment
deep learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非可控环境行人再识别综述
冯展祥
朱荣
王玉娟
赖剑煌
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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