基于姿态的Re-Id
人的体态特征对于完成Re-Id任务来说是一个非常重要的线索。
SDALF[1]利用两轴代表体态特征，进一步推演出具有姿态不变性的特征。
Cho [2]定义了四个不同视角（前视，左视，右视，后视），通过学习对应的匹配权重来强化相同视角行人图像的匹配。
Cheng[3,4] 首次基于图像结构提出了更加细微的姿态表示方法，更加注重于匹配个体部分。
Zheng[5] 提出使用利用CNN的外部姿态估计器，基于行人的姿态，对图像进行归一化。进一步使用原图和归一化后的图训练深度re-id网络。Su[6] 采用了相似的方案。首先，子网络估计出姿势图，然后用来裁剪不同的身体部位。最后，学习局部和全局人体表示，并进行融合处理。姿势的变化也受到了重识，比如，[7]通过检测框架显式检测身体部位，[8]依赖于视觉注意图，或者[9]身体部位专用注意力模型。
Re-Ranking
Shen [10]使用KNN来产生新的排序表，并基于此表重新计算距离。
Carcia [11]提出对排序表中上下文和内容信息进行联合学习的方法，来去除较高排序中相邻的待选项，提高识别性能。[12]扩展了这一方法，通过内容和上下文相似性的融合修改初始排序表。
Li [12] 首次提出使用每幅图的最近邻域的相对信息来提高重排序。
Ye [13] 将全局和局部特征的常规最近邻域结合起来，作为新的序列。通过将新的序列聚合进新的排序表中，达到修改排序表的目的。
[14] 利用不同基准方法中，不同邻域的相似性和不似性线索提出了一种排序聚合方法来提高re-id。
[16] Jegou 使用相应邻域，并提出计算上下文不似性方法（CDM）。
[17] 正式使用k相应邻域方法计算排序表。
Zhong [18] 使用这些方法，通过序列扩展，排序融合以及欧氏距离，设计了一个有效的重排序距离。
姿态敏感嵌入
1.视角信息
使用“前视”“后视”“侧视”来量化人体相对摄像头的朝向作为粗姿态信息。鉴于这一信息和摄像头与人体相关，所以称为“视角信息”。
re-id CNN 的旁路分支加入了三元视角分类器。主网络的末尾处分为了三个相等的单元，来复制现有的层。视角分类器的三个视角预测得分作为每个单元输出的权重，以调节通过该单元的梯度。比如，对于具有很强“前向”特性的训练样本，只有“前向”单元会获得较大的权重，进而对梯度的更新产生较大的影响。这一过程使得每一个单元学习一个针对某一视角的特征图。并不对最终的嵌入值或者预测向量进行融合，相反，对每个特征图进行加权。
2.整体姿态
作为人体姿态的细节表示，我们使用了人体主要的14个位置信息。为了获取这一信息，我们使用现成的DeepCut模型。我们并不使用这一信息来显式地对输入图像进行归一化。相反，通过对14个关键位置加入额外的输入通道，我们把这一信息包含到了训练过程中去。这些通道用来指引CNN的注意力，使得它获得了很大的灵活性，以便自学怎样将联合信息应用到结果嵌入中。为了进一步增加灵活性，我们并不依赖于DeepCut的最终关键点，而是将每个关键点的全置信图提供给RE-id CNN。这就避免了任何基于硬关键点决策导致的错误输入，给我们的网络留出了可以补偿的机会，或者至少识别出不可靠的姿势信息。
3.训练细节
基于重排序的扩展交叉邻域距离
ECN距离能够加速计算，同时不需要严格的排序表对比。对于一对图来说，将每幅图紧邻的邻域的距离累计起来，可以得到较好的重排序。
对于探针图片和图集
和
之间的欧式距离表示为
计算所有图片和探针集之间的距离，对每幅图来说，初始排序可以通过对计算的距离进行升序排序即可。
已知图片集和探针集所有图片的初始排序表，定义探针
的扩展邻域为多个集合
。
是探针
的
个最接近的紧邻域，
包含集合
中的
个最接近的邻域。
每个图像集可以根据其紧邻和邻域获得相似的扩展邻域多集合。集合
和集合
的总的邻域数为
。一对图像
的扩展交叉邻域距离定义为
表的相似度通过两个表前K个邻域的位置得到，对于一个含有N个图像的排序表，表示图像n在排序好的表
中的位置。只考虑表中前K个邻域，排序表的相似性为
其中，
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