摘要: 近年来，随着人们对公共安全需求的不断增加和智能监控网络的快速发展，行人重识别（Re-ID）已成为计算机视觉领域的研究热点之一。Re-ID 的主要研究目标是从不同的摄像机中检索具有相同身份的人。最近研究表明利用深度神经网络能够提高识别性能，这是因为它们具有很强的特征提取能力。鉴于Re-ID 的重要性和广泛应用，本文对基于深度学习的Re-ID 方法进行了整理及讨论，对现有Re-ID 研究进行了总结，并对未来的发展进行了展望。