近年来，随着对公共安全的需求越来越多，智能监测网络的快速发展，人员重新识别（RE-ID）已成为计算机视野领域的热门研究主题之一。人员RE-ID的主要研究目标是从不同的摄像机中检索具有相同身份的人。但是，传统的人重新ID方法需要手动标记人的目标，这消耗了大量的劳动力成本。随着深度神经网络的广泛应用，出现了许多基于深入的基于学习的人物的方法。因此，本文促进研究人员了解最新的研究成果和该领域的未来趋势。首先，我们总结了对几个最近公布的人的研究重新ID调查，并补充了系统地分类基于深度学习的人的重新ID方法的最新研究方法。其次，我们提出了一种多维分类，根据度量标准和表示学习，将基于深度学习的人的重新ID方法分为四类，包括深度度量学习，本地特征学习，生成的对抗学习和序列特征学习的方法。此外，我们根据其方法和动机来细分以上四类，讨论部分子类别的优缺点。最后，我们讨论了一些挑战和可能的研究方向的人重新ID。

Person re-identification (Re-ID) aims at retrieving a person of interest across multiple non-overlapping cameras. With the advancement of deep neural networks and increasing demand of intelligent video surveillance, it has gained significantly increased interest in the computer vision community. By dissecting the involved components in developing a person Re-ID system, we categorize it into the closed-world and open-world settings. The widely studied closed-world setting is usually applied under various research-oriented assumptions, and has achieved inspiring success using deep learning techniques on a number of datasets. We first conduct a comprehensive overview with in-depth analysis for closed-world person Re-ID from three different perspectives, including deep feature representation learning, deep metric learning and ranking optimization. With the performance saturation under closed-world setting, the research focus for person Re-ID has recently shifted to the open-world setting, facing more challenging issues. This setting is closer to practical applications under specific scenarios. We summarize the open-world Re-ID in terms of five different aspects. By analyzing the advantages of existing methods, we design a powerful AGW baseline, achieving state-of-the-art or at least comparable performance on twelve datasets for FOUR different Re-ID tasks. Meanwhile, we introduce a new evaluation metric (mINP) for person Re-ID, indicating the cost for finding all the correct matches, which provides an additional criteria to evaluate the Re-ID system for real applications. Finally, some important yet under-investigated open issues are discussed.

步态识别旨在通过相机来识别一个距离的人。随着深度学习的出现，步态识别的重大进步通过使用深度学习技术在许多情况下取得了鼓舞人心的成功。然而，对视频监视的越来越多的需求引入了更多的挑战，包括在各种方差下进行良好的识别，步态序列中的运动信息建模，由于协议方差，生物量标准安全性和预防隐私而引起的不公平性能比较。本文对步态识别的深度学习进行了全面的调查。我们首先介绍了从传统算法到深层模型的步态识别的奥德赛，从而提供了对步态识别系统的整个工作流程的明确知识。然后，从深度表示和建筑的角度讨论了步态识别的深入学习，并深入摘要。具体而言，深层步态表示分为静态和动态特征，而深度体系结构包括单流和多流架构。遵循我们提出的新颖性分类法，它可能有益于提供灵感并促进对步态认识的感知。此外，我们还提供了所有基于视觉的步态数据集和性能分析的全面摘要。最后，本文讨论了一些潜在潜在前景的开放问题。

被遮挡的人重新识别（RE-ID）旨在解决跨多个摄像机感兴趣的人时解决遮挡问题。随着深度学习技术的促进和对智能视频监视的需求的不断增长，现实世界应用中的频繁闭塞使闭塞的人重新引起了研究人员的极大兴趣。已经提出了大量封闭的人重新ID方法，而很少有针对遮挡的调查。为了填补这一空白并有助于提高未来的研究，本文提供了对封闭者重新ID的系统调查。通过对人体闭塞的深入分析，发现大多数现有方法仅考虑一部分闭塞问题。因此，我们从问题和解决方案的角度回顾了与闭塞相关的人重新ID方法。我们总结了个人重新闭塞引起的四个问题，即位置错位，规模错位，嘈杂的信息和缺失的信息。然后对解决不同问题的闭塞相关方法进行分类和引入。之后，我们总结并比较了四个流行数据集上最近被遮挡的人重新ID方法的性能：部分reid，部分易边，咬合 - 固定和遮挡的dukemtmc。最后，我们提供了有关有希望的未来研究方向的见解。

最近，面部生物识别是对传统认证系统的方便替代的巨大关注。因此，检测恶意尝试已经发现具有重要意义，导致面部抗欺骗〜（FAS），即面部呈现攻击检测。与手工制作的功能相反，深度特色学习和技术已经承诺急剧增加FAS系统的准确性，解决了实现这种系统的真实应用的关键挑战。因此，处理更广泛的发展以及准确的模型的新研究区越来越多地引起了研究界和行业的关注。在本文中，我们为自2017年以来对与基于深度特征的FAS方法相关的文献综合调查。在这一主题上阐明，基于各种特征和学习方法的语义分类。此外，我们以时间顺序排列，其进化进展和评估标准（数据集内集和数据集互联集合中集）覆盖了FAS的主要公共数据集。最后，我们讨论了开放的研究挑战和未来方向。

由于其前所未有的优势，在规模，移动，部署和隐蔽观察能力方面，空中平台和成像传感器的快速出现是实现新的空中监测形式。本文从计算机视觉和模式识别的角度来看，全面概述了以人为本的空中监控任务。它旨在为读者提供使用无人机，无人机和其他空中平台的空中监测任务当前状态的深入系统审查和技术分析。感兴趣的主要对象是人类，其中要检测单个或多个受试者，识别，跟踪，重新识别并进行其行为。更具体地，对于这四项任务中的每一个，我们首先讨论与基于地面的设置相比在空中环境中执行这些任务的独特挑战。然后，我们审查和分析公共可用于每项任务的航空数据集，并深入了解航空文学中的方法，并调查他们目前如何应对鸟瞰挑战。我们在讨论缺失差距和开放研究问题的讨论中得出结论，告知未来的研究途径。

Person recognition at a distance entails recognizing the identity of an individual appearing in images or videos collected by long-range imaging systems such as drones or surveillance cameras. Despite recent advances in deep convolutional neural networks (DCNNs), this remains challenging. Images or videos collected by long-range cameras often suffer from atmospheric turbulence, blur, low-resolution, unconstrained poses, and poor illumination. In this paper, we provide a brief survey of recent advances in person recognition at a distance. In particular, we review recent work in multi-spectral face verification, person re-identification, and gait-based analysis techniques. Furthermore, we discuss the merits and drawbacks of existing approaches and identify important, yet under explored challenges for deploying remote person recognition systems in-the-wild.

由于其在保护面部识别系统免于演示攻击（PAS）中的至关重要的作用，因此面部抗散热器（FAS）最近引起了人们的关注。随着越来越现实的PA随着新颖类型的发展，由于其表示能力有限，基于手工特征的传统FAS方法变得不可靠。随着近十年来大规模学术数据集的出现，基于深度学习的FA实现了卓越的性能并占据了这一领域。但是，该领域的现有评论主要集中在手工制作的功能上，这些功能过时，对FAS社区的进步没有任何启发。在本文中，为了刺激未来的研究，我们对基于深度学习的FAS的最新进展进行了首次全面综述。它涵盖了几个新颖且有见地的组成部分：1）除了使用二进制标签的监督（例如，``0'''for pas vs.'1'），我们还通过像素智能监督（例如，伪深度图）调查了最新方法； 2）除了传统的数据内评估外，我们还收集和分析专门为域概括和开放式FAS设计的最新方法； 3）除了商用RGB摄像机外，我们还总结了多模式（例如，深度和红外线）或专门（例如，光场和闪存）传感器下的深度学习应用程序。我们通过强调当前的开放问题并突出潜在的前景来结束这项调查。

Recent years witnessed the breakthrough of face recognition with deep convolutional neural networks. Dozens of papers in the field of FR are published every year. Some of them were applied in the industrial community and played an important role in human life such as device unlock, mobile payment, and so on. This paper provides an introduction to face recognition, including its history, pipeline, algorithms based on conventional manually designed features or deep learning, mainstream training, evaluation datasets, and related applications. We have analyzed and compared state-of-the-art works as many as possible, and also carefully designed a set of experiments to find the effect of backbone size and data distribution. This survey is a material of the tutorial named The Practical Face Recognition Technology in the Industrial World in the FG2023.

横梁面部识别（CFR）旨在识别个体，其中比较面部图像源自不同的感测模式，例如红外与可见的。虽然CFR由于与模态差距相关的面部外观的显着变化，但CFR具有比经典的面部识别更具挑战性，但它在具有有限或挑战的照明的场景中，以及在呈现攻击的情况下，它是优越的。与卷积神经网络（CNNS）相关的人工智能最近的进展使CFR的显着性能提高了。由此激励，这项调查的贡献是三倍。我们提供CFR的概述，目标是通过首先正式化CFR然后呈现具体相关的应用来比较不同光谱中捕获的面部图像。其次，我们探索合适的谱带进行识别和讨论最近的CFR方法，重点放在神经网络上。特别是，我们提出了提取和比较异构特征以及数据集的重新访问技术。我们枚举不同光谱和相关算法的优势和局限性。最后，我们讨论了研究挑战和未来的研究线。

细粒度的图像分析（FGIA）是计算机视觉和模式识别中的长期和基本问题，并为一组多种现实世界应用提供了基础。 FGIA的任务是从属类别分析视觉物体，例如汽车或汽车型号的种类。细粒度分析中固有的小阶级和阶级阶级内变异使其成为一个具有挑战性的问题。利用深度学习的进步，近年来，我们在深入学习动力的FGIA中见证了显着进展。在本文中，我们对这些进展的系统进行了系统的调查，我们试图通过巩固两个基本的细粒度研究领域 - 细粒度的图像识别和细粒度的图像检索来重新定义和扩大FGIA领域。此外，我们还审查了FGIA的其他关键问题，例如公开可用的基准数据集和相关域的特定于应用程序。我们通过突出几个研究方向和开放问题，从社区中突出了几个研究方向和开放问题。

Computer vision applications in intelligent transportation systems (ITS) and autonomous driving (AD) have gravitated towards deep neural network architectures in recent years. While performance seems to be improving on benchmark datasets, many real-world challenges are yet to be adequately considered in research. This paper conducted an extensive literature review on the applications of computer vision in ITS and AD, and discusses challenges related to data, models, and complex urban environments. The data challenges are associated with the collection and labeling of training data and its relevance to real world conditions, bias inherent in datasets, the high volume of data needed to be processed, and privacy concerns. Deep learning (DL) models are commonly too complex for real-time processing on embedded hardware, lack explainability and generalizability, and are hard to test in real-world settings. Complex urban traffic environments have irregular lighting and occlusions, and surveillance cameras can be mounted at a variety of angles, gather dirt, shake in the wind, while the traffic conditions are highly heterogeneous, with violation of rules and complex interactions in crowded scenarios. Some representative applications that suffer from these problems are traffic flow estimation, congestion detection, autonomous driving perception, vehicle interaction, and edge computing for practical deployment. The possible ways of dealing with the challenges are also explored while prioritizing practical deployment.

人的步态被认为是一种独特的生物识别标识符，其可以在距离处以覆盖方式获取。但是，在受控场景中捕获的现有公共领域步态数据集接受的模型导致应用于现实世界无约束步态数据时的剧烈性能下降。另一方面，视频人员重新识别技术在大规模公共可用数据集中实现了有希望的性能。鉴于服装特性的多样性，衣物提示对于人们的认可不可靠。因此，实际上尚不清楚为什么最先进的人重新识别方法以及他们的工作。在本文中，我们通过从现有的视频人重新识别挑战中提取剪影来构建一个新的步态数据集，该挑战包括1,404人以不受约束的方式行走。基于该数据集，可以进行步态认可与人重新识别之间的一致和比较研究。鉴于我们的实验结果表明，目前在受控情景收集的数据下设计的目前的步态识别方法不适合真实监视情景，我们提出了一种名为Realgait的新型步态识别方法。我们的结果表明，在实际监视情景中识别人的步态是可行的，并且潜在的步态模式可能是视频人重新设计在实践中的真正原因。

Although the performance of person Re-Identification (ReID) has been significantly boosted, many challenging issues in real scenarios have not been fully investigated, e.g., the complex scenes and lighting variations, viewpoint and pose changes, and the large number of identities in a camera network. To facilitate the research towards conquering those issues, this paper contributes a new dataset called MSMT17 with many important features, e.g., 1) the raw videos are taken by an 15-camera network deployed in both indoor and outdoor scenes, 2) the videos cover a long period of time and present complex lighting variations, and 3) it contains currently the largest number of annotated identities, i.e., 4,101 identities and 126,441 bounding boxes. We also observe that, domain gap commonly exists between datasets, which essentially causes severe performance drop when training and testing on different datasets. This results in that available training data cannot be effectively leveraged for new testing domains. To relieve the expensive costs of annotating new training samples, we propose a Person Transfer Generative Adversarial Network (PTGAN) to bridge the domain gap. Comprehensive experiments show that the domain gap could be substantially narrowed-down by the PTGAN.

基于无人机（UAV）基于无人机的视觉对象跟踪已实现了广泛的应用，并且由于其多功能性和有效性而引起了智能运输系统领域的越来越多的关注。作为深度学习革命性趋势的新兴力量，暹罗网络在基于无人机的对象跟踪中闪耀，其准确性，稳健性和速度有希望的平衡。由于开发了嵌入式处理器和深度神经网络的逐步优化，暹罗跟踪器获得了广泛的研究并实现了与无人机的初步组合。但是，由于无人机在板载计算资源和复杂的现实情况下，暹罗网络的空中跟踪仍然在许多方面都面临严重的障碍。为了进一步探索基于无人机的跟踪中暹罗网络的部署，这项工作对前沿暹罗跟踪器进行了全面的审查，以及使用典型的无人机板载处理器进行评估的详尽无人用分析。然后，进行板载测试以验证代表性暹罗跟踪器在现实世界无人机部署中的可行性和功效。此外，为了更好地促进跟踪社区的发展，这项工作分析了现有的暹罗跟踪器的局限性，并进行了以低弹片评估表示的其他实验。最后，深入讨论了基于无人机的智能运输系统的暹罗跟踪的前景。领先的暹罗跟踪器的统一框架，即代码库及其实验评估的结果，请访问https://github.com/vision4robotics/siamesetracking4uav。

长期以来，面部识别一直是人工智能领域的一个积极研究领域，尤其是自近年来深度学习的兴起以来。在某些实际情况下，每个身份只有一个可以培训的样本。在这种情况下的面部识别被称为单个样本识别，并对深层模型的有效培训构成了重大挑战。因此，近年来，研究人员试图释放更多的深度学习潜力，并在单个样本情况下提高模型识别性能。尽管已经对传统的单个样本面部识别方法进行了几项全面的调查，但这些评论很少涉及新兴的基于深度学习的方法。因此，我们将重点放在本文中的基于深度学习的方法上，将其分类为虚拟示例方法和通用学习方法。在前一种类别中，生成虚拟图像或虚拟特征以使深层模型的训练受益。在后者中，使用了其他多样本通用集。通用学习方法有三种类型：结合传统方法和深度特征，改善损失功能并改善网络结构，所有这些都涵盖了我们的分析。此外，我们回顾了通常用于评估单个样本面部识别模型的面部数据集，并继续比较不同类型的模型的结果。此外，我们讨论了现有的单个样本面部识别方法的问题，包括虚拟样本方法中的身份信息保存，通用学习方法中的域适应性。此外，我们认为开发无监督的方法是一个有希望的未来方向，并指出语义差距是需要进一步考虑的重要问题。

由于其在看不见的数据域中的强大适应能力，可普遍的人重新识别（RE-ID）引起了人们的注意力。但是，现有的解决方案通常会忽略穿越摄像机（例如照明和解决方案差异）或行人未对准（例如，观点和姿势差异），这在适应新领域时很容易导致概括能力。在本文中，我们将这些困难提出为：1）相机相机（CC）问题，它表示由不同的相机引起的各种人类外观变化； 2）摄像头（CP）问题，这表明在不同的摄像机观点或更改姿势下，由相同身份人引起的行人未对准。为了解决上述问题，我们提出了一个双流生成模型（BGM），以学习与摄像机不变的全局功能和行人对准本地功能融合的细粒度表示，该功能包含编码网络和两个流解码子网络。在原始的行人图像的指导下，通过过滤跨摄像机干扰因子来学习CC问题的摄像头全局功能。对于CP问题，另一个流可以使用信息完整的语义对齐零件图来学习一个与人行人对齐的本地特征，以进行行人对齐。此外，提出了部分加权损失函数，以减少丢失零件对行人对齐的影响。广泛的实验表明，我们的方法优于大规模概括性重新ID基准的最新方法，涉及域的概括设置和跨域设置。

微表达（MES）是非自愿的面部运动，揭示了人们在高利害情况下隐藏的感受，并对医疗，国家安全，审讯和许多人机交互系统具有实际重要性。早期的MER方法主要基于传统的外观和几何特征。最近，随着各种领域的深度学习（DL）的成功，神经网络已得到MER的兴趣。不同于宏观表达，MES是自发的，微妙的，快速的面部运动，导致数据收集困难，因此具有小规模的数据集。由于上述我的角色，基于DL的MER变得挑战。迄今为止，已提出各种DL方法来解决我的问题并提高MER表现。在本调查中，我们对深度微表达识别（MER）进行了全面的审查，包括数据集，深度MER管道和最具影响力方法的基准标记。本调查定义了该领域的新分类法，包括基于DL的MER的所有方面。对于每个方面，总结和讨论了基本方法和高级发展。此外，我们得出了坚固的深层MER系统设计的剩余挑战和潜在方向。据我们所知，这是对深度MEL方法的第一次调查，该调查可以作为未来MER研究的参考点。

最近，自我监督的表示学习（SSRL）在计算机视觉，语音，自然语言处理（NLP）以及最近的其他类型的模式（包括传感器的时间序列）中引起了很多关注。自我监督学习的普及是由传统模型通常需要大量通知数据进行培训的事实所驱动的。获取带注释的数据可能是一个困难且昂贵的过程。已经引入了自我监督的方法，以通过使用从原始数据自由获得的监督信号对模型进行判别预训练来提高训练数据的效率。与现有的对SSRL的评论不同，该评论旨在以单一模式为重点介绍CV或NLP领域的方法，我们旨在为时间数据提供对多模式自我监督学习方法的首次全面审查。为此，我们1）提供现有SSRL方法的全面分类，2）通过定义SSRL框架的关键组件来引入通用管道，3）根据其目标功能，网络架构和潜在应用程序，潜在的应用程序，潜在的应用程序，比较现有模型， 4）查看每个类别和各种方式中的现有多模式技术。最后，我们提出了现有的弱点和未来的机会。我们认为，我们的工作对使用多模式和/或时间数据的域中SSRL的要求有了一个观点

Human parsing aims to partition humans in image or video into multiple pixel-level semantic parts. In the last decade, it has gained significantly increased interest in the computer vision community and has been utilized in a broad range of practical applications, from security monitoring, to social media, to visual special effects, just to name a few. Although deep learning-based human parsing solutions have made remarkable achievements, many important concepts, existing challenges, and potential research directions are still confusing. In this survey, we comprehensively review three core sub-tasks: single human parsing, multiple human parsing, and video human parsing, by introducing their respective task settings, background concepts, relevant problems and applications, representative literature, and datasets. We also present quantitative performance comparisons of the reviewed methods on benchmark datasets. Additionally, to promote sustainable development of the community, we put forward a transformer-based human parsing framework, providing a high-performance baseline for follow-up research through universal, concise, and extensible solutions. Finally, we point out a set of under-investigated open issues in this field and suggest new directions for future study. We also provide a regularly updated project page, to continuously track recent developments in this fast-advancing field: https://github.com/soeaver/awesome-human-parsing.