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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。 相似文献
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二维人体姿态估计旨在从摄像机拍摄的图像中识别并定位每个行人的人体关键点.作为行人分析和理解领域的基础任务之一,人体姿态估计能够为多个下游任务和应用提供支持.近年来,随着深度学习技术的进步,人体姿态估计的研究迎来快速发展.基于图像包含的行人数量,人体姿态估计可以分为单人姿态估计和多人姿态估计两大类.本文首先介绍人体姿态估计的研究背景、问题定义、任务难点以及当前方法中的关键点表示方法.在此基础上,本文进一步总结和介绍了具有代表性的单人姿态估计和多人姿态估计方法.单人姿态估计方法包括回归法和检测法,主要关注于网络结构设计、热力图编解码、多任务学习等.对于多人姿态估计,本文分别介绍了基于热力图预测的方法和基于向量场回归的方法.随后,本文总结了当前常用的代表性数据集和性能度量方法,总结了代表性方法在几个常用数据集上的性能,对它们的预测错误的场景进行了详细分析和对比.最终,本文分析了现有二维人体姿态估计算法仍未有效解决的难题,对未来研究进行了展望. 相似文献
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