行人重识别技术在地铁场景的研究正不断取得进展，特别是在深度学习技术的帮助下。以下是国内外研究现状的简要概述：
行人重识别技术概述
- 技术定义：行人重识别技术利用计算机视觉技术，识别不同监控设备下出现的行人是否为同一人13。
- 研究进展：近年来，随着深度学习的发展，行人重识别技术取得了显著突破1。
研究难点
- 姿态变化：人体姿态的多样性给行人重识别带来挑战1。
- 光照条件：不同光照条件影响图像特征的提取1。
数据集特点
- 规模较小：数据集依赖人工标注，工作量大1。
- 跨摄像头：需要处理来自不同摄像头的图像数据1。
评价指标
- Rank-1 Accuracy：首位命中率，评价模型性能的关键指标1。
- mAP：平均精度均值，衡量模型整体性能的指标1。
应用场景
- 智能监控：行人重识别在智能监控、刑事侦查等领域有广泛应用3。
- 疫情防控：结合行人检测和重识别技术，快速追踪地铁中的密切接触者7。
技术结合
- 人脸识别：结合人脸识别技术，提高行人身份识别的精度8。
研究趋势
- 无监督学习：近年来，研究者开始关注无监督或半监督学习算法，以减少对大量标注数据的依赖9。
行人重识别技术在地铁等复杂场景下的研究正逐步深入，不断有新的算法和技术被提出，以应对实际应用中的挑战。
