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![arxiv：2401.15296v2 [cs.cv] 2025年2月6日](/simg/9\9d2a6f090e28a0601a8097ce2cccc7a9e8f3504d.webp)
arxiv：2401.15296v2 [cs.cv] 2025年2月6日
通过3D骨骼重新识别的人是一个重要的新兴研究领域，在模式识别统计中引起了人们的越来越多的关注。在各种应用方案中都具有独特的优势，近年来已经提出了许多基于3D骨架的人重新识别（SRID）方法（SRID）方法，并具有Di-Verse Skeleton建模和学习范式。在这项调查中，我们对最近的SRID进步进行了全面的审查和分析。首先，我们定义了SRID任务，并为其起源和主要进步提供了概述。其次，我们制定了一种系统的分类法，该分类法将现有的方法组织为基于不同的Skeleton建模（即手工制作的，基于序列的，基于图）的三类类别。然后，我们详细介绍了这三个类别的代表模型，并分析了他们的利弊。与此同时，我们对主流范围内的主流，自我监督和无监督的SRID学习范式和相应的骨骼学习任务进行了深入的评论。对最先进的SRID方法进行了彻底的评估，进一步对各种类型的基准和协议进行了比较，以比较它们的有效性和效率。fi-Nelly，我们讨论了现有研究的挑战以及未来研究的有希望的方向，强调了SRID的潜在影响和应用。可以在https://github.com/kali-hac/srid上获得策划的宝贵资源集合。
加纳 - 瑞斯机械 - policy-brief.pdf
LEVELS OF MECHANISATION AND INFRASTRUCTURE OF DISTRICTS National Rice Production Data - 2018 REGION LOW % MEDIUM % ADVANCED % REGION AREA (HA) % ofArea YIELD (MT/HA)PROD'TN (MT) % of Prod WESTERN 14 14% 2 5% 0 0% WESTERN 34,797 13% 1.37 47,554.34 6% CENTRAL 4 4% 3 8% 0 0% CENTRAL 2,341 1% 2.12 4,967.86 1% GREATER ACCRA 0 0% 1 3% 1 11% GREATER ACCRA 4,687 2% 4.82 22,576.52 3% VOLTA 18 19% 3 8% 4 44% VOLTA 58,662 23% 5.11 299,893.71 39% EASTERN 5 5% 3 8% 0 0% EASTERN 9,737 4% 4.02 39,114.13 5% ASHANTI 16 16% 6 16% 0 0% ASHANTI 14,167 5% 3.89 55,056.22 7% BRONG AHAFO 10 10% 3 8% 0 0% BRONG AHAFO 10,077 4% 1.75 17,628.45 2% NORTHERN 14 14% 9 24% 3 33% NORTHERN 81,165 31% 2.01 163,544.61 21% UPPER EAST 9 9% 3 8% 1 11% UPPER EAST 37,530 14％2.78 104,255.20 14％上西7％7％4 11％0 0％上西6,545 3％2.26 14,809.82 2％总计97 100％37 100％9 100％9 100％总计259,708 100％2.96 769,400.86 100.86 100％68％68％68％65％68％68％68％source：statigation：statistical：statigation statistical：statistical stanity and statigation and Inficity and Infic。董事会（SRID），区域143分钟。食品与农业 - 2019年3月。