In recent years, with the increasing demand for public safety and the rapid development of intelligent surveillance networks, person re-identification (Re-ID) has become one of the hot research topics in the field of computer vision. The main research goal of person Re-ID is to retrieve persons with the same identity from different cameras. However, traditional person Re-ID methods require manual marking of person targets, which consumes a lot of labor cost. With the widespread application of deep neural networks in the field of computer vision, a large number of deep learning-based person Re-ID methods have emerged. Therefore, this paper is to facilitate researchers to better understand the latest research results and the future trends in the field. Firstly, we summarize the main study of several recently published person re-identification surveys and try to fill the gaps between them. Secondly, We propose a multi-dimensional taxonomy to categorize the most current deep learning-based person Re-ID methods according to different characteristics, including methods for deep metric learning, local feature learning, generate adversarial networks, sequence feature learning and graph convolutional networks. Furthermore, we subdivide the above five categories according to their technique types, discussing and comparing the experimental performance of part subcategories. Finally, we conclude this paper and discuss future research directions for person Re-ID.


翻译:近年来,随着对公共安全的需求不断增加,智能监视网络迅速发展,重新定位(再识别)已成为计算机视野领域最热门的研究课题之一,个人再识别(再识别)的主要研究目标是从不同的照相机中检索具有相同身份的人,然而,传统的人再识别方法需要人工标识个人目标,这花费了大量劳动力成本。随着深神经网络在计算机视野领域的广泛应用,出现了大量深层以学习为基础的人再识别(再识别)方法。因此,本文件旨在便利研究人员更好地了解该领域的最新研究成果和未来趋势。首先,我们总结最近出版的若干人再识别调查的主要研究,并试图填补两者之间的空白。第二,我们建议采用多维的分类法,根据不同的特征,包括深度计量学习方法、本地特征学习、生成对抗性对立人再识别网络、序列特征学习和图解变网络。此外,我们根据最近出版的若干人再识别调查的主要研究课题,按其技术类型,对上述五类进行分解。我们最后讨论和比较实验性成果。

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