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DOI１０．１１８９６skx．
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跨模态目标重识别研究综述
崔振宇周嘉欢彭宇新
北京大学王选计算机研究所北京
１００８７１
多媒体信息处理国家重点实验室北京
１００８７１
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cuizhenu＠stu．ku．edu．cn
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摘要目标重识别技术旨在匹配不同区域摄像头在不同时间拍摄到的同一目标其核心是通过目标间的细粒度差异
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实现不同目标的有效区分因此目标重识别技术被广泛应用于安防布控刑侦监控等领域并发挥了重要作用传统的目标重
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识别技术通常适用于光照条件良好情况下的可见光模态数据但在处理黑夜低光照条件下的目标重识别任务时其性能通常受
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到严重限制红外摄像机因其卓越的夜视性能通常被应用于在低光照条件下采集目标红外图像因此跨模态目标重识别技
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术旨在通过可见光图像匹配红外图像实现全天候不间断的目标重识别近年来跨模态目标重识别技术取得了很大进展然
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而对于现有模型的归纳总结及深入分析仍然欠缺为此对跨模态目标重识别领域的相关研究和新颖方法进行了深入调研和
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总结讨论了现有方法在实际场景中面临的挑战并从模型分类和模型评价两个方面对现有方法进行归纳与分析首先围绕
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跨模态目标重识别问题的研究难点将跨模态目标重识别分为生成式方法和非生成式方法两大类然后对当前跨模态重识别
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领域中广泛使用的评测数据集以及相关评价指标进行了综述与总结最后讨论了跨模态重识别领域仍然存在的挑战并对未来
发展趋势进行了展望.
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关键词计算机视觉目标重识别跨模态细粒度特征表征学习
中图分类号TP３９１
SurveonCrossＧmodalitObectReＧidentificationResearch
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