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北京大学电机工程和计算机科学学院的三名研究人员在预印本网站 arXiv.org 上发表了一篇论文，标题是《Learning a Repression Network for Precise Vehicle Search》（PDF），描述了根据汽车表面特征而不是车牌号去精确识别不同摄像头拍摄的车辆的新技术，他们将自己提出的多任务学习框架命名为“Repression Network (RepNet)”，称它也能用于区分人脸脸部和人类。研究人员称，公安系统监控探头的大规模使用，创造了一个庞大的图像和视频数据库，从数据库搜索车辆日益具有重要性。虽然车牌是汽车的一个重要身份特征，但许多监控探头并非是为扫描车牌设计的，此外车牌识别系统在识别混淆字符时的表现非常糟糕，比如区分 8 和 B，O、D 或 0，因此他们提出根据汽车表面的定制图案、装饰甚至刮痕等特征去从图像库中检索出相同的汽车。
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