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基于深度学习的遮挡人员再识别：综述与展望
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种新的框架，通过学习高阶关系和拓扑信息来实现人物重识别。使用CNN和关键点估计模型进行特征提取，并将其视为图的节点，提出了自适应方向图卷积层和交叉图嵌入对齐层。通过优化图匹配和节点嵌入来最终匹配人员，并在遮挡的数据集上取得了优越的效果。
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关键要点
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提出了一种新颖的框架，通过学习高阶关系和拓扑信息实现人物重识别。
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采用CNN和关键点估计模型进行特征提取，从语义和局部信息两个角度进行分析。
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将特征视为图的节点，提出自适应方向图卷积层和交叉图嵌入对齐层。
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通过优化图匹配和节点嵌入最终匹配人员。
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在遮挡的数据集上取得了优越的效果。
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