人员重新识别

在这个软件包中，您可以找到MATLAB代码的更新版本，用于通过局部特征的对称驱动累积进行人员重新识别。作者M. Farenzena，L. Bazzani，A. Perina，V. Murino和M. Cristani在2010年IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）中提供了三个演示：L_main_tagging_SvsS.m用于单次交叉验证，L_main_tagging_MvsM.m用于多次交叉验证，并且在CMC_curves文件夹中提供了CMC曲线。此外，软件包还包含了在其方法中使用的其他库，如最大稳定色彩区域（addLibs/mscr）和CVlab（addLibs）。

我设计了这个简单的项目，用于比较和评估不同版本的人员重新识别代码是否能产生相似的结果。这些只是评估代码的测试示例。我比较了Python和MATLAB版本的结果。数据包括一个示例案例，其中包含100个查询图像和5332个库图像，以及它们的身份、摄像机和查询画廊距离矩阵。Python版本使用了来自Open-ReID的ranking.py和main.py来计算CMC和mAP分数，而MATLAB版本使用了来自Re-Ranking Person的evaluation.m和compute_AP.m，与Market1501数据集兼容。要运行Python版本，需要安装numpy和scikit-learn，切换到python_version目录并运行python main.py。要运行MATLAB版本，切换到matlab_version目录并运行MATLAB，然后运行main.m。您可以比较两个版本的结果，注意它们在CMC分数上的一致性。

我们的ICCV 2013研究，专注于通过显著性匹配改善人员重新识别的Matlab代码，提升VIPeR和CUHK01数据集的评估效果。安装步骤包括下载VIPeR数据集，并在指定目录设置CUHK01数据集。针对Windows系统，需修改特定脚件路径。我们的演示demo_salmatch_cuhk01.m展示了在CUHK01数据集上运行的结果，达到了30.04%的精度。

该MATLAB代码实现了一种新型匹配层，称为“归一化相关性”层，用于深度神经网络模型，提升人员重新识别的准确性和效率。代码库包含了详细的数据集信息和实现说明，适用于NIPS-2016接受的论文“具有不精确匹配的深度神经网络以重新识别人员”。支持的数据集包括CUHK03（含标签和检测数据集）、Market-1501和QMULGRID。此外，该存储库还提供了Keras中的独立实现。

这是用差分编码实现的Matlab代码，用于对人员重新识别进行重新排序。该代码支持论文“使用k倒数编码对人员重新识别进行重新排序”中描述的IDE基准重新排序，适用于CUHK03的新培训/测试协议。如果您在研究中使用此代码，请参考以下引用：@article{zhong2017re, title={Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding}, author={Zhong, Zhun and Zheng, Liang and Cao, Donglin and Li, Shaozi}, booktitle={CVPR}, year={2017}}。该方法受到参考文献[2]的邻居编码方法启发。

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