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行人重识别（Person re-identification）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合，可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。 由于不同摄像设备之间的差异，同时行人兼具刚性和柔性的特性 ，外观易受穿着、尺
MFEN:Multi-Frequency Expert Network for Visible-Infrared Person Re-ID
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Bridging Day and Night: Unsupervised Cross-Domain Re-Identification with Synergistic Prompt and Prototype Learning
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Causal Clothes-Invariant Feature Learning for Cloth-Changing Person Re-ID
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Learning Instance-Adaptive Low-Rank Orthogonal Subspaces for Clothes-Changing Person Re-Identification
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View-Aware Semantic Alignment for Aerial-Ground Person Re-Identification
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Scale-Aware Vision-Language Adaptation for Extreme Far-Distance Video Person Re-identification
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DiCo: Disentangled Concept Representation for Text-to-image Person Re-identification
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ReText: Text Boosts Generalization in Image-Based Person Re-identification
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DRFormer: A Dual-Regularized Bidirectional Transformer for Person Re-identification
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Person Re-ID in 2025: Supervised, Self-Supervised, and Language-Aligned. What Works?
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Language-Based Swarm Perception: Decentralized Person Re-Identification via Natural Language Descriptions
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Image-Text Knowledge Modeling for Unsupervised Multi-Scenario Person Re-Identification
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S3-CLIP: Video Super Resolution for Person-ReID
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GSAlign: Geometric and Semantic Alignment Network for Aerial-Ground Person Re-Identification
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QA-ReID: Quality-Aware Query-Adaptive Convolution Leveraging Fused Global and Structural Cues for Clothes-Changing ReID
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参考链接
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