深度学习与大规模数据驱动的行人再识别技术综述

“Person Re-identification: Past, Present and Future.pdf” 行人再识别（Person Re-identification, 简称ReID）是计算机视觉领域的一个重要课题，尤其在智能监控、安全防范等实际应用中具有显著价值。这篇综述文章由Liang Zheng, Yi Yang和Alexander G. Hauptmann撰写，深入探讨了行人再识别技术的发展历程、当前状态以及未来趋势。 在过去，行人再识别主要依赖于手工设计的特征算法和小规模的数据集。这些方法虽然在一定程度上解决了问题，但受限于特征选择和数据量，性能有限。随着大数据时代的到来，大规模数据集的出现以及深度学习系统的兴起，行人再识别技术得到了显著提升。深度学习能够自动学习到更复杂的行人特征，从而提高识别的准确性和鲁棒性。 根据任务类型，行人再识别方法大致可以分为两类：基于图像的（image-based）和基于视频的（video-based）。基于图像的方法通常处理单个图像，寻找跨摄像头的匹配；而基于视频的方法则利用时间序列信息，通过分析连续帧来提高识别性能。在这两个类别中，既有传统的手工特征方法，也有利用深度学习构建的系统。 此外，文章还引入了两个更接近实际应用的新任务：端到端（end-to-end）行人再识别和在非常大的图库中快速进行行人再识别。端到端方法旨在构建一个完整的从输入图像到输出匹配决策的模型，简化系统复杂性；快速行人再识别则针对大规模数据集，追求在保持准确性的同时提高检索速度。 文章详尽回顾了各种手工设计的系统和大规模方法，包括特征提取、距离度量、聚类、排名学习等技术，并对比分析了深度学习与传统方法的优劣。同时，作者也讨论了面临的挑战，如光照变化、遮挡、姿态差异等，并展望了未来可能的研究方向，如多模态融合、注意力机制、元学习等。 总结起来，这篇综述提供了行人再识别领域的全面概览，对于理解该领域的历史发展、现状以及未来趋势具有重要参考价值，对于研究者和从业者来说，是一份宝贵的资源。