正则贝叶斯度量学习（Regularized Bayesian Metric Learning，RBML）在人重新识别（Person Re-identification）中的应用是一篇专注于计算机视觉领域中人物识别技术研究的论文。论文中，作者提出了一个新的正则贝叶斯度量学习方法，用以解决在不同摄像头拍摄环境下对人物进行重新识别的问题。这一领域因其在视觉监控等领域中潜在的广泛应用而受到了越来越多的关注。以下为该论文所涉及的知识点。
1. 人重新识别（Person Re-identification）
人重新识别旨在跨越不同的、相互独立的摄像头对观察到的个体进行匹配与识别。在现实应用中，这可用于信息检索、安全监控等。人重新识别的难点在于，个体在不同摄像头下拍摄到的图像可能在视角、光照、遮挡物等方面存在差异，给正确匹配带来挑战。
2. 度量学习（Metric Learning）
度量学习是近年来在人重新识别领域中极为流行的机器学习方法之一。其目的是学习一种距离度量，使得同一身份的个体在特征空间中的距离更近，不同身份的个体距离更远。这样可以在特征空间中更好地区分不同个体。
3. 小样本问题（Small Sample Size Problem）
大多数实际的人重新识别系统中，训练样本数量有限，这导致了小样本问题（Small Sample Size Problem, SSS）。因为样本量不足，同一个体内的类内变化（Within-class Variations）与不同个体间的类间变化（Between-class Variations）不能很好地被估计，从而难以学习到有效的距离度量。
4. 正则贝叶斯度量学习（Regularized Bayesian Metric Learning, RBML）
针对小样本问题，作者提出了一种新的正则贝叶斯度量学习方法，该方法通过参数化的方式模拟并调整两个协方差矩阵的特征值谱。这允许更好地利用判别信息，学习到更为有效的距离度量。
5. 特征提取方法（Feature-based Approach）
特征提取方法专注于从人体图像中提取鲁棒且具有鉴别性的特征来表征人体外观。这类方法是人重新识别领域中常见的方法，旨在通过设计有效的特征描述符来改善识别性能。
6. 模型学习方法（Model-based Approach）
与特征提取方法不同，模型学习方法则侧重于学习一个分类器或排序器以识别查询人体图像。这种方法直接针对识别任务，通过学习模型参数来实现对个体的匹配和识别。
7. 实验结果（Experimental Results）
论文的实验结果展示了作者提出的正则贝叶斯度量学习方法在三个广泛使用的人重新识别数据集上相较于现有技术的优势。这些实验验证了新方法的有效性，为解决人重新识别中的小样本问题提供了一种新的技术手段。
8. 关键词（Keywords）
文章提及了人重新识别（Person Re-identification）、度量学习（Metric learning）和正则化（Regularization）作为关键词，表明了文章研究的核心方向和技术重点。
通过深入分析上述知识点，可以了解到人重新识别领域在技术上的挑战和研究进展，以及作者提出的正则贝叶斯度量学习方法在解决这些挑战中的创新之处和潜在应用价值。该论文为相关领域的研究者和工程师提供了重要的理论参考和实践指导。
