行人重識別簡稱re-identification，目前研究這個方向的大神主要有，uts的鄭良，鄭哲東，cuhk的xiaotong等。
這裡想分析下，2023年的cvpr,re-ranking person re-identification with k-reciprocalencoding，文章主要提出了基於k階導數編碼的方式，對需要檢測的gallery中的進行重排序，使得識別結果有所提公升。
整個的pipeline如上圖所示，樣本已經是提取出來的行人，然後使用訓練好的resnet50提取特徵，基於這些特徵計算出馬氏距離和傑卡德距離，然後對這2個距離做乙個加權求和，得到最終的距離。
作者在git上已經提供了程式，配置好後，在market和cuhk上的執行結果如下，
結論： re-id這門技術現在還很不成熟，和人臉識別還是有很大的差距，實際生活場景的應用，受光照，相機解析度，遮擋，行人檢測等的影響，實際識別效果差強人意，也許只能當做一種輔助的檢測手段了。
如果換個思路一想，如果這種技術真的和訪問手機定位人的位置一樣準確的話，也許真的就是天眼時代的來臨了，也許比《速度與激情》中的天眼還要厲害，人臉是存在攝像頭捕捉不到的時候，但是人的身體就不會有這問題，也許大家都不會有隱私而言了。
reference：
行人重識別（二）跨模態的行人重識別
感謝前輩總結的 列表，為了方便自己以後翻閱，鏈結擱這兒 在我們現實生活中，可見光條件下的攝像機拍到的影象，往往會包含行人的大部分外觀資訊，然而現實中並不只需要在可視條件極佳的條件下進行監控，在夜晚或者可視條件極差的場景中也有監控的需要，這個時候，紅外相機拍攝的影象便可用於行人的再識別。據我所知，現階...
行人重識別相關技術
行人重識別的相關技術 1 特徵表示 2 度量學習 metric learning 3 deep learning 特徵表示 研究行人物件的特徵表示方法，提取魯棒性的 更有鑑別力的特徵對行人進行表達。度量學習，亦稱 距離度量學習 distance metric learning 尋找乙個合適的距離度量...
行人重識別RE ID 瑣碎知識點總結
1.single shot 和muti shot 前者是指gallery中每個人的影象為一張 n 1 而後者是指gallery中每個人的影象為n 1張影象，同樣的rank 1下，一般n越大，得到的識別率越高。2.gallery probe和cmc gallery是候選行人庫，probe是待查詢輸入，...