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行人重识别(Re-ID)是计算机视觉领域的热点问题,主要研究的是"如何关联位于不同物理位置的不同摄像机捕获到的特定人员的问题"。传统的行人Re-ID方法主要基于底层特征如局部描述符、颜色直方图和人体姿势的提取。近几年,针对行人遮挡和姿势不对齐等传统方法所遗留问题,业内提出了基于区域、注意力机制、姿势和生成对抗性网络(GAN)等深度学习的行人Re-ID方法,实验结果得到较明显的提高。故对深度学习在行人Re-ID中的研究进行了总结和分类,区别于以前的综述,将行人重识别方法分成四大类来讨论。首先,通过区域