非可控环境行人再识别综述

最近几年,随着深度学习理论和行人再识别方法的发展和成熟,行人再识别技术取得了很大的突破,在理想条件下取得了很高的识别精度。但是,当前行人再识别算法在非可控环境的识别精度还比较低,距离实际可用还有很长的距离。非可控环境行人再识别面临许多挑战,包括训练样本不足、光照剧烈变化、行人遮挡和开集测试等,严重降低了行人再识别算法的性能。文章对非可控行人再识别技术,尤其是对小样本、可见光-红外、遮挡和开集行人再识别技术的近期进展、使用的数据库进行阐述,并分析了相关技术存在的问题和未来的发展趋势。