本文介绍了多种针对遮挡人物再识别的创新方法，包括基于CNN的高阶关系学习、Batch Coherence-Driven Network、DRL-Net和Pose-Guided Feature Learning。研究提出了动态Patch感知增强变换器和PAB-ReID框架，利用姿态信息和部分注意机制，显著提高了再识别性能，解决了背景干扰和特征表示问题。

本文介绍了多种基于深度学习的人物重识别（ReID）方法，重点解决遮挡问题。MP-ReID框架利用多个人属性提示，AFPB方法通过自动生成人体遮挡模拟器应对遮挡挑战，PGFL-KD网络使用姿态信息提升特征表示，PAB-ReID框架通过部分注意机制优化特征学习。这些方法在多个数据集上表现优于现有技术。