Abstract-Person re-identifikation (re-ID) har blivit allt populärare i samhället på grund av dess tillämpning och forskningsbetydelse. Det syftar till att upptäcka en person av intresse för andra kameror. Under de första dagarna rapporterades huvudsakligen handgjorda algoritmer och småskalig utvärdering. De senaste åren har det uppstått storskaliga datamängder och system för djupinlärning som använder sig av stora datavolymer. Med tanke på olika uppgifter klassificerar vi de flesta nuvarande om-ID-metoderna i två klasser, dvs. bildbaserade och videobaserade; i båda uppgifterna kommer handgjorda och djupinlärningssystem att ses över. Dessutom beskrivs och diskuteras två nya re-ID-uppgifter som ligger mycket närmare verkliga tillämpningar, dvs. end-to-end re-ID och snabb re-ID i mycket stora gallerier. Detta dokument: 1) introducerar personens historia och dess förhållande till bildklassificering och hämtning av exempel, 2) undersöker ett brett urval av handgjorda system och storskaliga metoder i både bild- och videobaserad hämtning, 3) beskriver kritiska framtida riktningar i end-to-end re-ID och snabb hämtning i stora gallerier, och 4) slutligen ger några viktiga men underutvecklade frågor.
Personåteridentifiering (re-ID) har blivit allt populärare på grund av dess tillämpning och forskningsbetydelse REF.
Person Re-identification: Past, Present and Future
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}