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스마트 비디오 감시 시스템에서의 실제적 중요성으로 인해, 텍스트 기반 인물 검색(TBPS)은 최근 연구의 핫스팟 중 하나가 되었으며, 이는 자연어 문장을 주어진 상태에서 관심 있는 보행자의 이미지를 검색하는 것을 의미합니다. 연구자들이 이 중요한 작업의 발전을 빠르게 파악할 수 있도록, 우리는 TBPS의 최근 연구 발전을 두 가지 관점, 즉 특징 추출(FE)과 의미 정렬(SA)에서 종합적으로 요약합니다. 구체적으로, FE는 주로 전처리 접근 방식과 엔드 투 엔드 프레임워크로 구성되며, SA는 교차 모달 주의 메커니즘, 비주목 정렬, 훈련 목표 및 생성적 접근 방식으로 간단히 나눌 수 있습니다. 이어서 우리는 널리 사용되는 네 가지 벤치마크와 TBPS에 대한 평가 기준을 자세히 설명합니다. 그리고 이러한 대규모 벤치마크를 기반으로 최첨단(SOTA) 솔루션 간의 비교와 분석을 제공합니다. 마지막으로, TBPS의 실제 응용을 크게 촉진하기 위해 추가로 다뤄야 할 몇 가지 향후 연구 방향을 지적합니다.
Niu et al. (Mon,)는 이 질문을 연구했습니다.