1、清华大学对行人再识别研究取得突出进展作者：吴国政 张兆田 日期: 2016-05-13 来源：信息科学部清华大学电子系王生进教授课题组创新性地将行人再识别（Person Re-identification）与图像检索（Image Search）结合在一起，获得了性能领先的实验结果，并构建了一个迄今为止本研究领域最大的行人再识别数据集，实现了一个快速准确的行人再识别系统。在两个典型行人图像数据集上的行人识别准确率分别高于现有最好方法 4.4%和 13.7%，在大规模行人再识别实验中行人检索时间从 400 秒降低到 1 秒，检索效率比现有算法提高 2 个数量级。研究论文Person Re-iden
2、tification Meets Image Search被 MIT Technology Review 评为 2015 年 2 月 14至 2 月 21 日的“arXiv 物理预印最佳论文”1;该研究成果已发表在本领域顶级会议 ICCV2015 上2。 MIT Technology Review 创刊于 1899 年，是全球历史最悠久的权威科技杂志之一。同时，基于时空信息的行人再识别研究成果在本领域顶级国际会议ECCV2014 上发表3。至 2016 年初，所构建的具有时空信息的行人再识别数据库4 ，下载量已达 3700 次，在国际学术界具有一定的影响。2016 年，研究组在国际权威期刊 I
3、EEE PAMI 发表了最新行人再识别研究成果5。在两个典型行人序列数据集上，基于时空信息的行人识别准确率分别比现有最好方法提高了 5.7%和 16.3%。该项研究在平安城市视频监控应用领域具有良好潜力。研究组曾获得国家自然科学基金（重现的行人目标数据关联和深度跟踪理论及方法研究，项目资助号 61071135）等项目资助，在分类器学习理论、鉴别性特征提取技术、深度学习方法等方面开展了深入系统的研究。参考信息：1 Person Re-identification Meets Image Search，arXiv:1502.02171v1 cs.CV, 7 Feb 2015.2Liang Zhen
4、g, Shengjin Wang, Liyue Shen, Lu Tian, Qi Tian, Scalable Person Re-identification: A Benchmark, ICCV2015, Santiago, Chile, Dec.2015.3 Taiqing Wang, Shaogang Gong, Xiatian Zhu, Shengjin Wang, Person Re-identification by Video Ranking, European Conference on Computer Vision （ECCV2014）, September 8-12,
5、 2014, pp.688-703, Zurich, Switzerland.4 iLIDS Video re-IDentification (iLIDS-VID) Dataset,http:/www.eecs.qmul.ac.uk/xz303/downloads_qmul_iLIDS-VID_ReID_dataset.html5 Taiqing Wang, Shaogang Gong, Xiatian Zhu, Shengjin Wang, Re-Identification by Discriminative Selection in Video Ranking, IEEE Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence (PAMI), 2016, 02/2016; DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2522418.
