如何解决行人重识别中的换装问题？悉尼科技大学在读博士黄延本周讲解

Re-ID（Person Re-identification），即行人重识别，是一种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。其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。

当前行人重识别的研究工作主要集中在短期场景中，即数据中人物的外在服饰没有发生变化，不考虑衣服、化妆、配饰等因素的影响。然而在实际的长期环境中，每个人的服饰都会发生变化，所以为了让研究更好的贴近实际生活，我们需考虑其复杂的变化性。

AI技术，数据为先。想要更好的研究行人重识别中的换装问题，首先需要解决数据的问题，包括同一个人在不同服饰下的姿态、数据大小等；其次是网络设计问题，不同服饰下的数据特征会对网络提出不同的需求，而不同网络的性能不尽相同，一个网络的好坏将直接影响结果的好坏，因此设计一个符合要求的网络的显得尤为重要。

那么针对行人重识别中的换装问题，到底应该构建什么样的数据集，又该设计什么样的网络模型呢？4月16日晚8点，智东西公开课「CV研究合辑」第4讲直播开讲，由悉尼科技大学博士黄延为大家深度解析《换装行人重识别研究》。

黄延是悉尼科技大学在读博士。导师为悉尼科技大学工程与信息科学系副教授吴强老师。主要研究方向为计算机视觉中的行人重识别问题；目前，其研究内容以第一作者表于多个视觉主流会议期刊中，如ICCV，TIP，TCSVT。

本次课程的讲解分为主讲和答疑两部分，主讲以视频直播形式，答疑将在「ReID交流群」进行。

加入交流群，除了可以免费收听直播之外，还能认识讲师，与更多同行和同学一起学习，并进行深度讨论。

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心急的朋友可以点击“阅读原文”，快速进入直播间哦。

「CV研究合辑」第一讲，由电子科技大学教授、博士生导师李文教授主讲，主题为《领域适应在计算机视觉中的研究和应用》，目前已有2600余观看人次。点击下方图片可以观看回放。

「CV研究合辑」第二讲，由小牛动漫资深算法工程师卢薇薇主讲，主题为《生成式对抗网络GAN在动漫领域的应用》，目前已有1700余观看人次。点击下方图片可以观看回放。

「CV研究合辑」第三讲，由CMU博士胡亚飞和轻舟智航高级感知工程师陈钰主讲，主题为《深度强化学习在机器人领域的研究》，目前已有3600余观看人次。点击下方图片可以观看回放。

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