大部分的行人重识别方法仍然基于行人图像拍摄环境光照充足，像素分辨率很清晰的理想实验条件，但在现实生活中，往往面临着更多的困难。例如：

1）摄像机拍摄环境可能光照不充足，可见光摄像机无法拍摄到清晰可辨的行人；

2）行人图像可能由红外摄像机、深度摄像机等非可见光摄像机拍摄；

3）行人信息还可能通过文字、素描等方式记录。

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光照差，行人模糊不清晰

夜视摄像机拍摄的行人图像与常见的可见光图像并不一样

素描也是一种记录行人信息的方式

面对这些问题，一般行人重识别难以满足应用需求，多源数据行人重识别则能充分利用不同类型的行人信息，在复杂的环境中对行人进行匹配，更具有现实意义。因此，本文：

1）介绍了一般行人重识别的发展现状和所面临的的问题，比较了多源数据行人重识别与一般行人重识别的区别；

2）分类介绍了低分辨率图像、红外图像、深度图像、文本和素描图像5种不同类型多源数据行人重识别技术研究进展及成果；

3）总结并分析了目前多源数据行人重识别的数据集使用现状。

多源数据行人重识别是行人重识别技术需要攻克的核心和难点问题，具有重要的理论和现实意义以及广阔的应用前景。但目前的多源行人重识别研究还面临着许多未解决的问题：

1）跨模态的行人数据集数量少，规模小；

2）多源数据带来了丰富的信息的同时也伴随着数据冗余；

3）缺少可适性强的能用于不同数据类型之间的行人重识别方法。

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引用格式

叶钰, 王正, 梁超, 韩镇, 陈军, 胡瑞敏. 多源数据行人重识别研究综述. 自动化学报, 2020, 46(9): 1869−1884

文章链接

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190278