Most existing person re-identification methods compute the matching relations between person images across camera views based on the ranking of the pairwise similarities. This matching strategy with the lack of the global viewpoint and the context's consideration inevitably leads to ambiguous matching results and sub-optimal performance. Based on a natural assumption that images belonging to the same person identity should not match with images belonging to multiple different person identities across views, called the unicity of person matching on the identity level, we propose an end-to-end person unicity matching architecture for learning and refining the person matching relations. First, we adopt the image samples' contextual information in feature space to generate the initial soft matching results by using graph neural networks. Secondly, we utilize the samples' global context relationship to refine the soft matching results and reach the matching unicity through bipartite graph matching. Given full consideration to real-world person re-identification applications, we achieve the unicity matching in both one-shot and multi-shot settings of person re-identification and further develop a fast version of the unicity matching without losing the performance. The proposed method is evaluated on five public benchmarks, including four multi-shot datasets MSMT17, DukeMTMC, Market1501, CUHK03, and a one-shot dataset VIPeR. Experimental results show the superiority of the proposed method on performance and efficiency.

When considering person re-identification (re-ID) as a retrieval process, re-ranking is a critical step to improve its accuracy. Yet in the re-ID community, limited effort has been devoted to re-ranking, especially those fully automatic, unsupervised solutions. In this paper, we propose a -reciprocal encoding method to re-rank the re-ID results. Our hypothesis is that if a gallery image is similar to the probe in the -reciprocal nearest neighbors, it is more likely to be a true match. Specifically, given an image, areciprocal feature is calculated by encoding its -reciprocal nearest neighbors into a single vector, which is used for reranking under the Jaccard distance. The final distance is computed as the combination of the original distance and the Jaccard distance. Our re-ranking method does not require any human interaction or any labeled data, so it is applicable to large-scale datasets. Experiments on the largescale Market-1501, CUHK03, MARS, and PRW datasets confirm the effectiveness of our method 1 .

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.

This paper contributes a new high quality dataset for person re-identification, named "Market-1501". Generally, current datasets: 1) are limited in scale; 2) consist of hand-drawn bboxes, which are unavailable under realistic settings; 3) have only one ground truth and one query image for each identity (close environment). To tackle these problems, the proposed Market-1501 dataset is featured in three aspects. First, it contains over 32,000 annotated bboxes, plus a distractor set of over 500K images, making it the largest person re-id dataset to date. Second, images in Market-1501 dataset are produced using the Deformable Part Model (DPM) as pedestrian detector. Third, our dataset is collected in an open system, where each identity has multiple images under each camera.As a minor contribution, inspired by recent advances in large-scale image search, this paper proposes an unsupervised Bag-of-Words descriptor. We view person reidentification as a special task of image search. In experiment, we show that the proposed descriptor yields competitive accuracy on VIPeR, CUHK03, and Market-1501 datasets, and is scalable on the large-scale 500k dataset.

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。

无监督的视频人重新识别（Reid）方法通常取决于全局级别功能。许多监督的Reid方法采用了本地级别的功能，并实现了显着的性能改进。但是，将本地级别的功能应用于无监督的方法可能会引入不稳定的性能。为了提高无监督视频REID的性能稳定，本文介绍了一般方案融合零件模型和无监督的学习。在该方案中，全局级别功能分为等于的本地级别。用于探索无监督学习的本地感知模块以探索对本地级别功能的概括。建议克服本地级别特征的缺点来克服全局感知模块。来自这两个模块的功能融合以形成每个输入图像的鲁棒特征表示。此特征表示具有本地级别功能的优点，而不会遭受其缺点。综合实验是在三个基准上进行的，包括PRID2011，ILIDS-VID和Dukemtmc-Videoreid，结果表明，该方法实现了最先进的性能。广泛的消融研究证明了所提出的计划，本地感知模块和全局感知模块的有效性和稳健性。

遮挡对人重新识别（Reid）构成了重大挑战。现有方法通常依赖于外部工具来推断可见的身体部位，这在计算效率和Reid精度方面可能是次优。特别是，在面对复杂的闭塞时，它们可能会失败，例如行人之间的遮挡。因此，在本文中，我们提出了一种名为M质量感知部分模型（QPM）的新方法，用于遮挡鲁棒Reid。首先，我们建议共同学习零件特征和预测部分质量分数。由于没有提供质量注释，我们介绍了一种自动将低分分配给闭塞体部位的策略，从而削弱了遮挡体零落在Reid结果上的影响。其次，基于预测部分质量分数，我们提出了一种新颖的身份感知空间关注（ISA）模块。在该模块中，利用粗略标识感知功能来突出目标行人的像素，以便处理行人之间的遮挡。第三，我们设计了一种自适应和有效的方法，用于了解来自每个图像对的共同非遮挡区域的全局特征。这种设计至关重要，但经常被现有方法忽略。 QPM有三个关键优势：1）它不依赖于培训或推理阶段的任何外部工具; 2）它处理由物体和其他行人引起的闭塞; 3）它是高度计算效率。对闭塞Reid的四个流行数据库的实验结果证明QPM始终如一地以显着的利润方式优于最先进的方法。 QPM代码将被释放。

无监督的人重新识别（RE-ID）由于其可扩展性和对现实世界应用的可能性而吸引了增加的研究兴趣。最先进的无监督的重新ID方法通常遵循基于聚类的策略，该策略通过聚类来生成伪标签，并维护存储器以存储实例功能并代表群集的质心进行对比​​学习。这种方法遇到了两个问题。首先，无监督学习产生的质心可能不是一个完美的原型。强迫图像更接近质心，强调了聚类的结果，这可能会在迭代过程中积累聚类错误。其次，以前的方法利用在不同的训练迭代中获得的功能代表一种质心，这与当前的训练样本不一致，因为这些特征不是直接可比的。为此，我们通过随机学习策略提出了一种无监督的重新ID方法。具体来说，我们采用了随机更新的内存，其中使用集群的随机实例来更新群集级内存以进行对比度学习。这样，学会了随机选择的图像对之间的关​​系，以避免由不可靠的伪标签引起的训练偏见。随机内存也始终是最新的，以保持一致性。此外，为了减轻摄像机方差的问题，在聚类过程中提出了一个统一的距离矩阵，其中减少了不同摄像头域的距离偏置，并强调了身份的差异。

人类识别是事件检测，人跟踪和公共安全的重要课题。有许多方法提出了人类识别，例如面部识别，人重新识别和步态识别。通常，现有方法主要将查询图像分类为图像库集合（I2i）中的特定标识。这对场景非常有限，其中仅在广泛的视频监控应用程序（A2i或I2a）中提供了查询或属性库集合的文本描述。然而，非常少量的努力已经致力于无模式识别，即，以可扩展的方式识别在库中设置的查询。在这项工作中，我们采取初步尝试，并以可扩展的方式制定这样一种新的无模式人类识别（命名为MFHI）任务作为通用零射击学习模型。同时，它能够通过学习每个身份的鉴别性原型来弥合视觉和语义模态。此外，在视觉模型上强制执行语义引导的空间注意，以获得具有高全局类别级和本地属性级别辨别的表示。最后，我们在两个共同挑战的识别任务中设计和开展广泛的实验，包括面部识别和人员重新识别，证明我们的方法优于一种在无模式人体识别方面的各种最先进的方法。

人员搜索是一个有关的任务，旨在共同解决人员检测和人员重新识别（RE-ID）。虽然最先前的方法侧重于学习稳健的个人功能，但由于照明，大构成方差和遮挡，仍然很难区分令人困惑的人。上下文信息实际上是人们搜索任务，这些任务在减少混淆方面搜索。为此，我们提出了一个名为注意上下文感知嵌入（ACAE）的新颖的上下文特征头，这增强了上下文信息。 Acae反复审查图像内部和图像内的该人员，以查找类似的行人模式，允许它隐含地学会找到可能的共同旅行者和有效地模范上下文相关的实例的关系。此外，我们提出了图像记忆库来提高培训效率。实验上，ACAE在基于不同的一步法时显示出广泛的促销。我们的整体方法实现了最先进的结果与先前的一步法。

从图像中学习代表，健壮和歧视性信息对于有效的人重新识别（RE-ID）至关重要。在本文中，我们提出了一种基于身体和手部图像的人重新ID的端到端判别深度学习的复合方法。我们仔细设计了本地感知的全球注意力网络（Laga-Net），这是一个多分支深度网络架构，由一个用于空间注意力的分支组成，一个用于渠道注意。注意分支集中在图像的相关特征上，同时抑制了无关紧要的背景。为了克服注意力机制的弱点，与像素改组一样，我们将相对位置编码整合到空间注意模块中以捕获像素的空间位置。全球分支机构打算保留全球环境或结构信息。对于打算捕获细粒度信息的本地分支，我们进行统一的分区以水平在Conv-Layer上生成条纹。我们通过执行软分区来检索零件，而无需明确分区图像或需要外部线索，例如姿势估计。一组消融研究表明，每个组件都会有助于提高拉加网络的性能。对四个受欢迎的人体重新ID基准和两个公开可用的手数据集的广泛评估表明，我们的建议方法始终优于现有的最新方法。

基于文本的人搜索是一项具有挑战性的任务，旨在搜索具有查询文本描述的图像库中具有相同身份的行人图像。近年来，基于文本的人搜索取得了良好的进步，而最先进的方法通过学习图像和文本之间的本地细粒度对应来实现出色的性能。但是，现有方法通过手工制作的拆分或外部工具从图像和文本中明确提取图像零件和文本短语，然后进行复杂的跨模式本地匹配。此外，现有方法很少考虑由图像特定信息引起的方式之间的信息不平等问题。在本文中，我们提出了一个有效的联合信息和语义对齐网络（ISANET），用于基于文本的人搜索。具体而言，我们首先设计一个特定图像的信息抑制模块，该模块分别通过关系引导定位和通道注意过滤抑制图像背景和环境因素。该设计可以有效地减轻信息不平等问题，并实现图像和文本之间的信息对齐。其次，我们建议一个隐性的本地对齐模块，以将图像和文本功能适应一组模态共享的语义主题中心，并隐式地学习图像和文本之间的本地细粒度对应关系，而无需其他监督信息和复杂的跨模式互动。此外，引入了全球一致性作为当地观点的补充。在多个数据库上进行的广泛实验证明了所提出的ISANET的有效性和优势。

人重新识别（RE-ID）是视频监视系统中的一项关键技术，在监督环境中取得了重大成功。但是，由于可用源域和看不见的目标域之间的域间隙，很难将监督模型直接应用于任意看不见的域。在本文中，我们提出了一种新颖的标签分布学习（LDL）方法，以解决可推广的多源人员重新ID任务（即，有多个可用的源域，并且在培训期间看不到测试域），旨在旨在探索不同类别的关系，并减轻跨不同域的域转移，以改善模型的歧视并同时学习域不变特征。具体而言，在培训过程中，我们通过在线方式生产标签分布来挖掘不同类别的关系信息，因此它有益于提取判别特征。此外，对于每个类别的标签分布，我们进一步对其进行了修改，以更多和同等的关注该类不属于的其他域，这可以有效地减少跨不同域的域间隙并获得域不变特征。此外，我们还提供了理论分析，以证明所提出的方法可以有效地处理域转移问题。在多个基准数据集上进行的广泛实验验证了所提出的方法的有效性，并表明所提出的方法可以胜过最先进的方法。此外，进一步的分析还揭示了所提出的方法的优越性。

人重新识别（RE-ID）在监督场景中取得了巨大成功。但是，由于模型过于适合所见源域，因此很难将监督模型直接传输到任意看不见的域。在本文中，我们旨在从数据增强的角度来解决可推广的多源人员重新ID任务（即，在培训期间看不见测试域，并且在培训期间看不见测试域，因此我们提出了一种新颖的方法，称为Mixnorm，由域感知的混合范围（DMN）和域软件中心正则化（DCR）组成。不同于常规数据增强，提出的域吸引的混合范围化，以增强从神经网络的标准化视图中训练期间特征的多样性，这可以有效地减轻模型过度适应源域，从而提高概括性。在看不见的域中模型的能力。为了更好地学习域不变的模型，我们进一步开发了域吸引的中心正规化，以更好地将产生的各种功能映射到同一空间中。在多个基准数据集上进行的广泛实验验证了所提出的方法的有效性，并表明所提出的方法可以胜过最先进的方法。此外，进一步的分析还揭示了所提出的方法的优越性。

结构从动作（SFM）旨在根据输入图像之间的对应关系恢复3D场景结构和相机姿势，因此，由重复结构（即具有强视觉相似的不同结构）引起的歧义始终导致摄像头的姿势和不正确的相机姿势3D结构。为了处理歧义，大多数现有研究通过分析两种观察几何或特征点来求助于其他约束信息或隐式推理。在本文中，我们建议利用场景中的高级信息，即本地区域的空间上下文信息，以指导重建。具体而言，提出了一种新颖的结构，即{\ textit {track-community}}，其中每个社区由一组轨道组成，代表场景中的本地段。社区检测算法用于将场景分为几个部分。然后，通过分析轨道的邻域并通过检查姿势一致性来检测潜在的模棱两可的段。最后，我们对每个段进行部分重建，并将它们与新颖的双向一致性成本函数对齐，该函数考虑了3D-3D对应关系和成对相对摄像头的姿势。实验结果表明，我们的方法可以牢固地减轻视觉上无法区分的结构而导致的重建失败，并准确合并部分重建。

In recent years, the Transformer architecture has shown its superiority in the video-based person re-identification task. Inspired by video representation learning, these methods mainly focus on designing modules to extract informative spatial and temporal features. However, they are still limited in extracting local attributes and global identity information, which are critical for the person re-identification task. In this paper, we propose a novel Multi-Stage Spatial-Temporal Aggregation Transformer (MSTAT) with two novel designed proxy embedding modules to address the above issue. Specifically, MSTAT consists of three stages to encode the attribute-associated, the identity-associated, and the attribute-identity-associated information from the video clips, respectively, achieving the holistic perception of the input person. We combine the outputs of all the stages for the final identification. In practice, to save the computational cost, the Spatial-Temporal Aggregation (STA) modules are first adopted in each stage to conduct the self-attention operations along the spatial and temporal dimensions separately. We further introduce the Attribute-Aware and Identity-Aware Proxy embedding modules (AAP and IAP) to extract the informative and discriminative feature representations at different stages. All of them are realized by employing newly designed self-attention operations with specific meanings. Moreover, temporal patch shuffling is also introduced to further improve the robustness of the model. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed modules in extracting the informative and discriminative information from the videos, and illustrate the MSTAT can achieve state-of-the-art accuracies on various standard benchmarks.

监督人员重新识别（RE-ID）方法需要大量的成对手动标记数据，这些数据不适用于重新ID部署的大多数真实情景。另一方面，无监督的RE-ID方法依赖于未标记的数据来培训模型，但与监督的重新ID方法相比，执行差劲。在这项工作中，我们的目标是将无监督的重新识别学习与少数人的注释相结合，以实现竞争性能。为此目标，我们提出了一个无人监督的聚类主动学习（UCAL）重新ID深度学习方法。它能够逐步地发现代表性的质心对并要求人类注释它们。这些标记的代表成对数据可以通过其他大量未标记的数据来改善无监督的表示学习模型。更重要的是，由于选择了代表性质心对注释，UCAL可以使用非常低成本的人力努力工作。广泛的实验表明，在三个重新ID基准数据集上展示了拟议的模型的优越性。

人重新识别（REID）与跨不同相机的行人相匹配。采用真实功能描述符的现有REID方法已经达到了很高的精度，但是由于缓慢的欧几里得距离计算以及复杂的快速算法，它们的效率很低。最近，一些作品建议生产二进制编码的人描述符，而这些描述符仅需要快速锤击距离计算和简单的计数算法。但是，考虑到稀疏的二进制空间，这种二进制编码的描述符的性能，尤其是使用短代码（例如32位和64位）的性能几乎是令人满意的。为了在模型的准确性和效率之间取得平衡，我们提出了一种新颖的子空间一致性（SCR）算法，该算法可以比在相同维度下的实现功能，同时维持竞争精度，比实际价值的功能加快REID程序的$ 0.25 $倍。尤其是在简短的代码下。 SCR转换实价特征向量（例如，2048 Float32），带有简短的二进制代码（例如64位），首先将房地产品向量向量向量矢量分为$ M $子空间，每个vector vector vector vector value value value value value value value value value value value value coppection vetor vector vector vector vector vector vection velets velects velects velects velects vare cob $ m $ subpaces。因此，两个样品之间的距离可以表示为与质心相应距离的求和，可以通过离线计算加速并通过查找表维护。另一方面，与使用二进制代码相比，这些真实价值的质心有助于实现明显更高的准确性。最后，我们将距离查找表转换为整数，并应用计数算法以加快排名阶段。我们还提出了一个具有迭代框架的新型一致性正则化。 Market-1501和Dukemtmc-Reid的实验结果显示出令人鼓舞和令人兴奋的结果。在简短的代码下，我们拟议的SCR享有真实价值的准确性和哈希级速度。

最近，无监督的人重新识别（RE-ID）引起了人们的关注，因为其开放世界情景设置有限，可用的带注释的数据有限。现有的监督方法通常无法很好地概括在看不见的域上，而无监督的方法（大多数缺乏多范围的信息），并且容易患有确认偏见。在本文中，我们旨在从两个方面从看不见的目标域上找到更好的特征表示形式，1）在标记的源域上进行无监督的域适应性和2）2）在未标记的目标域上挖掘潜在的相似性。此外，提出了一种协作伪标记策略，以减轻确认偏见的影响。首先，使用生成对抗网络将图像从源域转移到目标域。此外，引入了人身份和身份映射损失，以提高生成图像的质量。其次，我们提出了一个新颖的协作多元特征聚类框架（CMFC），以学习目标域的内部数据结构，包括全局特征和部分特征分支。全球特征分支（GB）在人体图像的全球特征上采用了无监督的聚类，而部分特征分支（PB）矿山在不同人体区域内的相似性。最后，在两个基准数据集上进行的广泛实验表明，在无监督的人重新设置下，我们的方法的竞争性能。

人员搜索旨在共同本地化和识别来自自然的查询人员，不可用的图像，这在过去几年中在计算机视觉社区中积极研究了这一图像。在本文中，我们将在全球和本地围绕目标人群的丰富的上下文信息中阐述，我们分别指的是场景和组上下文。与以前的作品单独处理这两种类型的作品，我们将它们利用统一的全球本地上下文网络（GLCNet），其具有直观的功能增强。具体地，以多级方式同时增强重新ID嵌入和上下文特征，最终导致人员搜索增强，辨别特征。我们对两个人搜索基准（即Cuhk-Sysu和PRW）进行实验，并将我们的方法扩展到更具有挑战性的环境（即，在MovieIenet上的字符搜索）。广泛的实验结果表明，在三个数据集上的最先进方法中提出的GLCNET的一致性改进。我们的源代码，预先训练的型号，以及字符搜索的新设置可以：https://github.com/zhengpeng7/llcnet。