人员重识别（re-ID）已成为计算机视觉和监控领域的一项关键技术。人员重新识别能够在多个摄像头视图中跟踪和识别个人，因此提供了从增强公共安全到优化零售分析等多种应用。然而，随着这项技术的进步，它也面临着巨大的挑战，包括隐私问题和现实世界场景的复杂性。人员重新识别的应用公共安全和安保：人员重新识别是支持公共安全和安保的基石。它使执法和安全人员能够跟踪拥挤区域、机场和交通枢纽中的个人，有助于快速响应潜在的安全威胁。零售：在零售领域，人员重新识别在理解客户行为方面发挥着关键作用。通过跟踪个人在商店不同区域的移动，零售商可以深入了解客户偏好、优化产品展示位置并增强整体购物体验。智慧城市：行人重识别可实现高效的人群管理和交通监控，为智慧城市的发展做出贡献。该技术可用于分析人流、缓解拥堵并增强整体城市基础设施。定制用户体验：在技术和服务领域，人员重识别用于创建个性化和无缝的用户体验。例如，智能家居系统可以根据通过重新识别算法识别的居住者来识别并适应个人偏好。人员重新识别的挑战外观变化：挑战在于考虑由于服装变化、姿势变化和照明条件等因素导致的外观的巨大变化。创建足够强大的算法来处理这些波动是一个持续的挑战。现实世界的复杂性：人员重新识别在现实世界场景中遇到困难，其中个体可能被部分遮挡，并且摄像机视角各不相同。克服这些复杂性需要能够处理多样化和动态环境的复杂算法。道德考虑：人员重新识别的应用引起了与隐私相关的道德问题。在将该技术用于安全目的和尊重个人隐私之间取得平衡对于确保负责任和道德的实施至关重要。数据隐私和安全：大规模监控数据集的存储和管理引起了对数据隐私和安全的担忧。保护这些敏感信息免遭未经授权的访问和潜在的滥用势在必行。
亿蝌语料Re-ID 数据 2,769 人 - CCTV Re-ID 数据在欧洲 2,769 人 - CCTV Re-ID 数据在欧洲。数据包括男性和女性，种族分布为白种人、黑人、亚洲人，年龄分布为从儿童到老年人。数据多样性包括不同年龄段、不同时间段、不同摄像头、不同人体朝向和姿势。为了进行标注，对矩形边界框和人体的 15 个属性进行了标注。该数据可用于重新识别和其他任务。 10,114人多视图追踪数据 该数据是监控场景中10,114人的多视图追踪数据。监控场景包括室内场景和室外场景。数据包括不同年龄的男性和女性。标注方面，标注了人体边界框、人体+骑行物体边界框、跟踪物体的21个人体属性。该数据可用于人体多视图跟踪、Re-ID等任务。 5,521 人 - 监控场景中的 Re-ID 数据 5,521 人 - 监控场景中的 Re-ID 数据。数据包括室内场景和室外场景。数据包括男性和女性，年龄分布为从儿童到老年人。数据多样性包括不同年龄段、不同时间段、不同拍摄角度、不同人体朝向和姿势、不同季节的服装。为了进行标注，对矩形边界框和人体的 15 个属性进行了标注。这些数据可用于重新识别和其他任务。 1,022 人 - 监控场景中的 Re-ID 数据 1,022 人 - 监控场景中的 Re-ID 采集数据。数据场景为室外场景。数据包括男性和女性，年龄分布为少年、青年、中年，其中青年人占多数。数据多样性包括不同年龄段、多场景、不同拍摄角度、不同人体朝向和姿势、不同季节的服装。为了进行标注，对矩形边界框和人体的 15 个属性进行了标注。该数据可用于重新识别和其他任务。
11,130 人 - 真实监控场景中的 Re-ID 数据 11,130 人 - 真实监控场景中的 Re-ID 数据。数据包括室内场景和室外场景。数据包括男性和女性，年龄分布为从儿童到老年人。数据多样性包括不同年龄段、不同时间段、不同拍摄角度、不同人体朝向和姿势、不同季节的服装。为了进行标注，对矩形边界框和人体的 15 个属性进行了标注。该数据可用于重新识别和其他任务。 4,001 人单物体多视角追踪数据 4,001 人单物体多视角追踪数据，数据采集场地包括室内外场景（如超市、商场、社区等），每个拍摄对象至少出现在 7 个摄像头中。数据多样性包括不同年龄、不同时间段、不同摄像头、不同人体朝向和姿势、不同采集场景。它可用于计算机视觉任务，例如多视图场景中的对象检测和对象跟踪。
