典型文献
基于深度学习的行人重识别综述
文献摘要：
行人重识别是指从不同的摄像机采集的大量行人图像中检索特定的人员,是计算机视觉领域继人脸识别之后的一个重要的研究子课题.近年来,将深度学习应用在行人重识别方面已经取得了很大的成就.为了让读者更加了解国内外行人重识别研究进展,文章介绍了近几年国内外的相关文献并进行分析总结.首先,对行人重识别进行介绍;然后,对基于深度学习的行人重识别的基本方法归纳为有监督学习、弱监督学习和跨模态学习等3个方向,并讨论它们的现状,列举了常用的性能指标,以及常用的数据集和目前在这些数据集上最优的性能,并对行人重识别现存的问题进行阐述;最后,对未来研究热门方向进行了展望.
文献关键词：
行人重识别;有监督学习;弱监督学习;跨模态
中图分类号：
作者姓名：
黄业文;许智聪;单纯
作者机构：
广东技术师范大学 电子与信息学院,广东 广州 510665
文献出处：
引用格式：
[1]黄业文;许智聪;单纯-.基于深度学习的行人重识别综述)[J].广州大学学报（自然科学版）,2022(02):30-41
A类：
B类：
行人重识别,摄像机,机采,计算机视觉,人脸识别,子课题,学习应用,外行人,基本方法,方法归纳,有监督学习,弱监督学习,跨模态学习,别现
AB值：
0.22223
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