写一下行人重识别的论文

我可以为您介绍一些有关行人重识别的论文，例如：《基于深度学习的行人重识别》（Deep Learning Based Person Re-identification），《基于特征模式的行人重识别》（Feature Pattern Based Person Re-identification），《基于多尺度多特征提取的行人重识别》（Multi-Scale and Multi-Feature Extraction Based Person Re-identification），以及《基于视觉语义的行人重识别》（Visual Semantic Based Person Re-identification）。

相关问题

遮挡行人重识别数据集

### 遮挡条件下行人重识别数据集

#### DukeMTMC-ReID 数据集
DukeMTMC-reID 是一个广泛使用的行人重识别数据集，该数据集中存在一定程度的遮挡情况。此数据集由多个摄像头拍摄得到，提供了丰富的场景变化和复杂的背景干扰[^1]。

对于获取该数据集的方法如下：

- 访问官方发布的原始数据集页面：http://vision.cs.duke.edu/DukeMTMC/
- 注册并同意使用条款后下载所需文件

#### Occluded-DukeMTMC 数据集
Occluded-DukeMTMC 是基于 DukeMTMC 的改进版本，在原有基础上增加了更多遮挡样本。这些额外加入的部分使得模型训练更加贴近实际应用场景中的挑战[^3]。

要获得这个特定的数据子集可以参考作者提供的链接或论文附带资源进行操作。

#### CASIA-B 数据集
CASIA-B 数据库虽然最初设计用于步态识别研究，但在后续工作中也被用来测试基于姿态的人体再辨识算法性能。由于其采集过程中包含了不同视角以及穿着条件的变化，因此同样适用于探讨部分被阻挡目标个体的身份确认问题[^2]。

import os
from PIL import Image
import numpy as np

def load_images_from_folder(folder):
    images = []
    for filename in os.listdir(folder):
        img_path = os.path.join(folder,filename)
        try:
            with Image.open(img_path) as img:
                img_array = np.array(img)
                images.append(img_array)
        except Exception as e:
            print(f"Error loading {filename}: ", str(e))
    
    return np.stack(images)

dataset_dir = 'path_to_dataset'
images_data = load_images_from_folder(dataset_dir)

上述代码片段展示了如何加载图像数据到内存中以便进一步处理分析。