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题名跨模态异构行人再识别的研究进展
被引量:2
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作者
孙锐
赵争晖
杨梓
高隽
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
合肥工业大学智能互联系统安徽省实验室
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期1066-1082,共17页
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基金
国家自然科学基金面上项目(No.61471154,61876057)
安徽省重点研发计划(No.202004d07020012)资助。
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文摘
同构行人再识别技术研究基于可见光图像的行人检索问题,但无法完全应对复杂多变真实场景,大量研究工作开始探索基于可见光图像与其它异构数据之间的行人检索问题,即跨模态异构行人再识别.该研究相比同构行人再识别,更具挑战性.文中首先简述跨模态异构行人再识别的概念及与一般行人再识别的区别,再针对文本与图像、图像与视频、跨分辨率图像、红外图像与可见光图像、深度图与可见光图像、素描与可见光图像这6类场景,归纳整理和分析跨模态异构行人再识别的代表性工作、常用数据集及一些算法的性能表现.最后,总结目前整体研究进展,展望未来发展趋势.
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关键词
行人再识别(ReID)
异构行人再识别(Hetero-ReID)
跨模态
度量学习
特征表示
深度学习
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Keywords
Person Re-identification(ReID)
Heterogeneous Person Re-identification(Hetero-ReID)
Cross-Modality
Metric Learning
Feature Representation
Deep Learning
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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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