行人再识别技术研究进展

行人再识别通过大时空范围内跨摄像机目标行人图像的检索与匹配,可实现人脸等生物特征失效情况下的行人关联,已成为智能视频监控系统的关键环节和支撑技术,并在智慧公安、智慧城市等国民经济建设中发挥了重要作用。近年行人再识别技术吸引了越来越多的关注,并取得了快速发展与进步。本文在对行人再识别技术进行简介的基础上,面向行人再识别的技术发展和落地应用需求与挑战,总结分析遮挡行人再识别、无监督行人再识别、虚拟数据生成、域泛化行人再识别、换装行人再识别、跨模态行人再识别和行人搜索等热点方向的前沿进展,归纳其发展现状和存在问题,最后对行人再识别技术的发展趋势进行展望。希望通过总结和分析,能够为研究人员开展行人再识别相关研究、推动行人再识别技术进步提供参考。

基于神经网络的生成式三维数字人研究综述:表示、渲染与学习

随着人工智能技术的高速发展,计算机视觉与图形学等相关学科的交叉融合掀起了一场数字人生成技术的新革命,人类进入“元宇宙”等数字空间的梦想正逐渐变为现实.面对大规模三维数字人的生产需求,传统图形学建模方法建模过程繁琐,周期冗长,阻碍了虚拟数字人的普及和应用,而利用生成式人工智能技术产生高拟真、规模化的虚拟数字人正逐渐成为研究热点.为了深入了解三维数字人技术的研究现状与挑战,本文从生成式模型的视角对数字人技术进行了系统性梳理,并总结了其中的3个关键步骤:表示、渲染与学习.随后,对显式及隐式的表示方法进行总结,对传统渲染与神经网络渲染的成像方式进行归纳,并概括了相应的模型学习方法.最后,本文对三维数字人的典型应用进行分析,并对当前挑战与未来发展方向进行总结和展望.