行人重識別簡稱Re-identification，目前研究這個方向的大神主要有，UTS的鄭良，鄭哲東，CUHK的xiaotong等。

這里想分析下，2017年的cvpr, Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocalEncoding，文章主要提出了基于k階導數編碼的方式，對需要檢測的gallery中的圖片進行重排序，使得識別結果有所提升。

整個的pipeline如上圖所示，樣本已經是提取出來的行人圖片，然后使用訓練好的resnet50提取特征，基于這些特征計算出馬氏距離和杰卡德距離，然后對這2個距離做一個加權求和，得到最終的距離。

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作者在git上已經提供了程序，配置好后，在Market和CUHK上的運行結果如下，

結論：

RE-ID這門技術現在還很不成熟，和人臉識別還是有很大的差距，實際生活場景的應用，受光照，相機分辨率，遮擋，行人檢測等的影響，實際識別效果差強人意，也許只能當做一種輔助的檢測手段了。

如果換個思路一想，如果這種技術真的和訪問手機定位人的位置一樣準確的話，也許真的就是天眼時代的來臨了，也許比《速度與激情》中的天眼還要厲害，人臉是存在攝像頭捕捉不到的時候，但是人的身體就不會有這問題，也許大家都不會有隱私而言了。

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reference：

https://github.com/zhunzhong07/person-re-ranking

總結

以上是生活随笔為你收集整理的行人重识别之重排序(re-ranking)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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