人重新识别（Reid）任务中存在许多具有挑战性的问题，例如遮挡和比例变化。现有的作品通常试图通过使用单分支网络来解决这些问题。这一分支网络需要对各种具有挑战性的问题强大，这使得该网络覆盖。本文建议分割和征服Reid任务。为此目的，我们采用了几种自我监督操作来模拟不同的具有挑战性问题，并使用不同的网络处理每个具有挑战性的问题。具体地，我们使用随机擦除操作并提出一种新的随机缩放操作来产生具有可控特性的新图像。介绍了一般的多分支网络，包括一个主分支和两个仆人分支，以处理不同的场景。这些分支机构学习协同性并实现不同的感知能力。通过这种方式，Reid任务中的复杂场景得到有效地解散，每个分支的负担都被释放。来自广泛实验的结果表明，该方法在三个Reid基准和两个遮挡的Reid基准上实现了最先进的表演。消融研究还表明，拟议的方案和操作显着提高了各种场景的性能。

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。

人员搜索旨在同时本地化和识别从现实，无折叠图像的查询人员。为了实现这一目标，最先进的模型通常在两级探测器上添加重新ID分支，如更快的R-CNN。由于ROI对准操作，该管道产生了有希望的准确性，因为重新ID特征与相应的对象区域明确对齐，但在此同时，由于致密物体锚，它引入了高计算开销。在这项工作中，我们通过引入以下专用设计，提出了一种无限制的方法来有效地解决这一具有挑战性的任务。首先，我们选择一个无锚的探测器（即，FCO）作为我们框架的原型。由于缺乏致密物体锚，与现有人搜索模型相比，它表现出明显更高的效率。其次，当直接容纳这种免费探测器的人搜索时，在学习强大的RE-ID功能方面存在几种主要挑战，我们将其总结为不同级别的未对准问题（即规模，区域和任务）。为了解决这些问题，我们提出了一个对齐的特征聚合模块来生成更辨别性和强大的功能嵌入。因此，我们将我们的模型命名为特征对齐的人搜索网络（SimblePs）。第三，通过调查基于锚和无锚模型的优点，我们进一步增强了带有ROI对齐头的对比，这显着提高了重新ID功能的鲁棒性，同时仍然保持模型高效。在两个具有挑战性的基准（即Cuhk-Sysu和PRW）上进行的广泛实验表明，我们的框架实现了最先进的或竞争性能，同时呈现更高的效率。所有源代码，数据和培训的型号可用于：https：//github.com/daodaofr/alignps。

闭塞者重新识别（REID）旨在匹配遮挡人物在不同的相机视图上的整体上。目标行人（TP）通常受到非行人闭塞（NPO）和Nontarget行人（NTP）的干扰。以前的方法主要集中在忽略NTP的特征污染的同时越来越越来越多的模型对非NPO的鲁棒性。在本文中，我们提出了一种新颖的特征擦除和扩散网络（FED），同时处理NPO和NTP。具体地，我们的建议闭塞擦除模块（OEM）消除了NPO特征，并由NPO增强策略辅助，该策略模拟整体行人图像上的NPO并产生精确的遮挡掩模。随后，我们随后，我们将行人表示与其他记忆特征弥散，以通过学习的跨关注机构通过新颖的特征扩散模块（FDM）实现的特征空间中的NTP特征。随着OEM的闭塞分数的指导，特征扩散过程主要在可见的身体部位上进行，保证合成的NTP特性的质量。通过在我们提出的联邦网络中联合优化OEM和FDM，我们可以大大提高模型对TP的看法能力，并减轻NPO和NTP的影响。此外，所提出的FDM仅用作用于训练的辅助模块，并将在推理阶段中丢弃，从而引入很少的推理计算开销。遮挡和整体人员Reid基准的实验表明了美联储最先进的优越性，喂养的含量在封闭式封闭的内容上取得了86.3％的排名 - 1准确性，超过其他人至少4.7％。

尽管近年来人的重新识别取得了令人印象深刻的改善，但在实际应用程序场景中，由不同的障碍引起的常见闭塞案例仍然是一个不稳定的问题。现有方法主要通过采用额外网络提供的身体线索来区分可见部分，以解决此问题。然而，助理模型和REID数据集之间的不可避免的域间隙极大地增加了获得有效和有效模型的困难。为了摆脱额外的预训练网络并在端到端可训练网络中实现自动对齐，我们根据两个不言而喻的先验知识提出了一种新型的动态原型掩码（DPM）。具体而言，我们首先设计了一个层次蒙版生成器，该层面生成器利用层次的语义选择高质量的整体原型和闭塞输入图像的特征表示之间的可见图案空间。在这种情况下，可以自发地在选定的子空间中很好地对齐。然后，为了丰富高质量整体原型的特征表示并提供更完整的特征空间，我们引入了一个头部丰富模块，以鼓励不同的头部在整个图像中汇总不同的模式表示。对被遮挡和整体人员重新识别基准进行的广泛的实验评估证明了DPM优于最先进的方法。该代码在https://github.com/stone96123/dpm上发布。

人重新识别（Reid）旨在从不同摄像机捕获的图像中检索一个人。对于基于深度学习的REID方法，已经证明，使用本地特征与人物图像的全局特征可以帮助为人员检索提供强大的特征表示。人类的姿势信息可以提供人体骨架的位置，有效地指导网络在这些关键领域更加关注这些关键领域，也可能有助于减少来自背景或闭塞的噪音分散。然而，先前与姿势相关的作品提出的方法可能无法充分利用姿势信息的好处，并没有考虑不同当地特征的不同贡献。在本文中，我们提出了一种姿势引导图注意网络，一个多分支架构，包括一个用于全局特征的一个分支，一个用于中粒体特征的一个分支，一个分支用于细粒度关键点特征。我们使用预先训练的姿势估计器来生成本地特征学习的关键点热图，并仔细设计图表卷积层以通过建模相似关系来重新评估提取的本地特征的贡献权重。实验结果表明我们对歧视特征学习的方法的有效性，我们表明我们的模型在几个主流评估数据集上实现了最先进的表演。我们还对我们的网络进行了大量的消融研究和设计不同类型的比较实验，以证明其有效性和鲁棒性，包括整体数据集，部分数据集，遮挡数据集和跨域测试。

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.

人员搜索是人重新识别（RE-ID）的扩展任务。但是，大多数现有的一步人搜索工作尚未研究如何使用现有的高级RE-ID模型来提高由于人员检测和重新ID的集成而促进了一步人搜索性能。为了解决这个问题，我们提出了更快，更强大的一步人搜索框架，教师导师的解解网络（TDN），使单步搜索享受现有的重新ID研究的优点。所提出的TDN可以通过将高级人的RE-ID知识转移到人员搜索模型来显着提高人员搜索性能。在提议的TDN中，为了从重新ID教师模型到单步搜索模型的更好的知识转移，我们通过部分解除两个子任务来设计一个强大的一步人搜索基础框架。此外，我们提出了一种知识转移桥模块，以弥合在重新ID模型和一步人搜索模型之间不同的输入格式引起的比例差距。在测试期间，我们进一步提出了与上下文人员战略的排名来利用全景图像中的上下文信息以便更好地检索。两个公共人员搜索数据集的实验证明了该方法的有利性能。

The combination of global and partial features has been an essential solution to improve discriminative performances in person re-identification (Re-ID) tasks. Previous part-based methods mainly focus on locating regions with specific pre-defined semantics to learn local representations, which increases learning difficulty but not efficient or robust to scenarios with large variances. In this paper, we propose an end-to-end feature learning strategy integrating discriminative information with various granularities. We carefully design the Multiple Granularity Network (MGN), a multi-branch deep network architecture consisting of one branch for global feature representations and two branches for local feature representations. Instead of learning on semantic regions, we uniformly partition the images into several stripes, and vary the number of parts in different local branches to obtain local feature representations with multiple granularities. Comprehensive experiments implemented on the mainstream evaluation datasets including Market-1501, DukeMTMC-reid and CUHK03 indicate that our method robustly achieves state-of-the-art performances and outperforms any existing approaches by a large margin. For example, on Market-1501 dataset in single query mode, we obtain a top result of Rank-1/mAP=96.6%/94.2% with this method after re-ranking.

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。

无监督的人重新识别是计算机视觉中的一项具有挑战性且有前途的任务。如今，无监督的人重新识别方法通过使用伪标签培训取得了巨大进步。但是，如何以无监督的方式进行纯化的特征和标签噪声的显式研究。为了净化功能，我们考虑了来自不同本地视图的两种其他功能，以丰富功能表示。所提出的多视图功能仔细地集成到我们的群体对比度学习中，以利用全球功能容易忽略和偏见的更具歧视性线索。为了净化标签噪声，我们建议在离线方案中利用教师模型的知识。具体来说，我们首先从嘈杂的伪标签培训教师模型，然后使用教师模型指导我们的学生模型的学习。在我们的环境中，学生模型可以在教师模型的监督下快速融合，因此，随着教师模型的影响很大，嘈杂标签的干扰。在仔细处理功能学习中的噪音和偏见之后，我们的纯化模块被证明对无监督的人的重新识别非常有效。对三个受欢迎人重新识别数据集进行的广泛实验证明了我们方法的优势。尤其是，我们的方法在具有挑战性的Market-1501基准中，在完全无监督的环境下，在具有挑战性的Market-1501基准中实现了最先进的精度85.8 \％@map和94.5 \％ @rank-1。代码将发布。

In person re-identification (ReID) tasks, many works explore the learning of part features to improve the performance over global image features. Existing methods extract part features in an explicit manner, by either using a hand-designed image division or keypoints obtained with external visual systems. In this work, we propose to learn Discriminative implicit Parts (DiPs) which are decoupled from explicit body parts. Therefore, DiPs can learn to extract any discriminative features that can benefit in distinguishing identities, which is beyond predefined body parts (such as accessories). Moreover, we propose a novel implicit position to give a geometric interpretation for each DiP. The implicit position can also serve as a learning signal to encourage DiPs to be more position-equivariant with the identity in the image. Lastly, a set of attributes and auxiliary losses are introduced to further improve the learning of DiPs. Extensive experiments show that the proposed method achieves state-of-the-art performance on multiple person ReID benchmarks.

被遮挡的人重新识别是一个具有挑战性的任务，因为某些场景中的某些障碍（例如树木，汽车和行人）封闭人体部分。一些现有的姿势引导方法通过根据图形匹配对准身体部位来解决这个问题，但这些基于图的方法不直观和复杂。因此，我们提出了一种基于变压器的姿态引导特征解除留出（PFD）方法，通过利用姿势信息来清楚地解散语义部件（例如人体或关节部件）并相应地选择性地匹配非封闭部分。首先，视觉变压器（VIV）用于提取具有强大功能的贴片功能。其次，为了从补丁信息预先解散姿势信息，匹配和分配机制在姿势引导特征聚合（PFA）模块中利用。第三，在变压器解码器中引入了一组学习的语义视图，以隐式增强解除戒备的身体部位特征。然而，没有额外监督，那些语义视图并不保证与身体相关。因此，提出了姿势视图匹配（PVM）模块以明确匹配可见的身体部位并自动分离遮挡功能。第四，为了更好地防止闭塞的干扰，我们设计了一个姿势引导的推动损失，强调了可见的身体部位的特征。对于两个任务（封闭和整体RE-ID）的五个具有挑战性的数据集进行了广泛的实验表明，我们提出的PFD具有优越的承诺，这对最先进的方法表现了有利的方法。代码可在https://github.com/wangtaoas/pfd_net上获得

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。

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。

在本文中，我们基于任何卷积神经网络中中间注意图的弱监督生成机制，并更加直接地披露了注意模块的有效性，以充分利用其潜力。鉴于现有的神经网络配备了任意注意模块，我们介绍了一个元评论家网络，以评估主网络中注意力图的质量。由于我们设计的奖励的离散性，提出的学习方法是在强化学习环境中安排的，在此设置中，注意力参与者和经常性的批评家交替优化，以提供临时注意力表示的即时批评和修订，因此，由于深度强化的注意力学习而引起了人们的关注。 （Dreal）。它可以普遍应用于具有不同类型的注意模块的网络体系结构，并通过最大程度地提高每个单独注意模块产生的最终识别性能的相对增益来促进其表现能力，如类别和实例识别基准的广泛实验所证明的那样。

由于其高实用价值，无监督的域自适应人员重新识别受到显着的关注。在过去几年中，通过遵循聚类和FineTuning范式，研究人员建议利用他们的师生框架，以减少不同人重新识别数据集之间的域间差距。受到最近的教师学生框架基于方法的启发，它试图通过使学生从教师直接复制行为来模仿人类学习过程，或者选择可靠的学习材料，我们建议进行进一步的探索，以模仿不同方面的人类学习过程，\ Texit {IE}，自适应更新学习材料，选择性地模仿教师行为，分析学习材料结构。探索的三个组件共同合作，构成了一个新的无监督域自适应人重新识别的方法，称为人类学习仿框架。三个基准数据集的实验结果证明了我们提出的方法的功效。

车辆重新识别（RE-ID）旨在通过不同的摄像机检索具有相同车辆ID的图像。当前的零件级特征学习方法通​​常通过统一的部门，外部工具或注意力建模来检测车辆零件。但是，此部分功能通常需要昂贵的额外注释，并在不可靠的零件遮罩预测的情况下导致次优性能。在本文中，我们提出了一个针对车辆重新ID的弱监督零件注意网络（Panet）和零件式网络（PMNET）。首先，Panet通过与零件相关的通道重新校准和基于群集的掩模生成无需车辆零件监管信息来定位车辆零件。其次，PMNET利用教师指导的学习来从锅et中提取特定于车辆的特定功能，并进行多尺度的全球零件特征提取。在推断过程中，PMNET可以自适应提取歧视零件特征，而无需围绕锅et定位，从而防止了不稳定的零件掩模预测。我们将重新ID问题作为一个多任务问题，并采用同质的不确定性来学习最佳的ID损失权衡。实验是在两个公共基准上进行的，这表明我们的方法优于最近的方法，这不需要额外的注释，即CMC@5的平均增加3.0％，而Veri776的MAP中不需要超过1.4％。此外，我们的方法可以扩展到遮挡的车辆重新ID任务，并具有良好的概括能力。

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.