基于人体骨架信息的行人再识别研究综述

贾梦瑜; 张继凯; 马茹; 吕晓琪

doi:10.37188/OPE.20233108.1228

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基于人体骨架信息的行人再识别研究综述

信息科学 | 更新时间：2026-09-12

- 基于人体骨架信息的行人再识别研究综述
- Survey of person re-identification based on human skeleton information
- 光学精密工程 2023年31卷第8期页码：1228-1243
- 作者机构：
  
  1.内蒙古科技大学信息工程学院，内蒙古包头 014010
  2.内蒙古工业大学，内蒙古呼和浩特 010051
- 作者简介：
  
  贾梦瑜（1999-），女，河北保定人，硕士研究生，2021年于宝鸡文理学院获得学士学位，主要从事行人重识别、步态识别方面的研究。E-mail：15533
  张继凯（1988-），男，河北石家庄人，博士，讲师，2017年于燕山大学获得工学博士学位，主要从事智能人机交互、行人步态识别以及计算机图形学等方面的研究。E-mail：jkzhang0314@imust.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61771266);内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2019BS06005);内蒙古自治区高等学校科学研究项目资助(NJZY20095);内蒙古自治区科技计划项目(2019GG138)
- DOI：10.37188/OPE.20233108.1228
  中图分类号： TP391.41
- 收稿：2022-09-13，
  
  修回：2022-10-30，
  
  纸质出版：2023-04-25
- 稿件说明：
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贾梦瑜,张继凯,马茹等.基于人体骨架信息的行人再识别研究综述[J].光学精密工程,2023,31(08):1228-1243.

JIA Mengyu,ZHANG Jikai,MA Ru,et al.Survey of person re-identification based on human skeleton information[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(08):1228-1243.
贾梦瑜,张继凯,马茹等.基于人体骨架信息的行人再识别研究综述[J].光学精密工程,2023,31(08):1228-1243. DOI： 10.37188/OPE.20233108.1228.

JIA Mengyu,ZHANG Jikai,MA Ru,et al.Survey of person re-identification based on human skeleton information[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(08):1228-1243. DOI： 10.37188/OPE.20233108.1228.

摘要

行人再识别的主要任务是利用计算机视觉从不同的摄像机中检索出相同身份的人，对特定的行人进行匹配和检索，此研究可以广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。相比于其他易受改变的人体外观特征，提取人的骨架信息作为鉴别特征更具有鲁棒性。为了了解该领域的发展现状，辅助该领域的研究者们进行更深入的探索，本文重点研究了基于人体骨架信息的行人再识别方法，根据算法包含的特征信息，将其分为独立式和混合式，混合式除人体骨架信息外还分别包括RGB-D图像特征和步态特征，之后对不同方法进行了比较，其次在主要数据集上对不同方法进行了评估，最后对此研究的问题与挑战进行了总结并对未来发展趋势进行了展望。

Abstract

The goal of person re-identification， a computer vision task， is to accurately match individuals across different camera views in a multi-camera surveillance system. This has broad applications in intelligent video surveillance， security， and other fields. Human skeleton information is a more robust discriminative feature compared to other human appearance features that can be easily changed. This paper primarily focuses on a pedestrian recognition method based on human body skeleton information to gain a deeper understanding of the current status of development in this field and assist researchers in further exploration. The proposed algorithm can be divided into independent and hybrid subtypes， where the hybrid subtype also includes RGB-D image and gait features in addition to the human body skeleton information. The different subtypes of the algorithm are subsequently compared and evaluated on established datasets. Finally， the problems and challenges of this study are summarized， and future development trends are proposed.

关键词

Keywords

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