隐私感知的行人再识别（Re‑ID）在顶视摄像头下用人体体型特征取代正面外观，深度信息进一步削弱颜色线索。ICPR 2026 TVRID 竞赛采用四台同步的 Intel RealSense D455，分别提供 RGB 与 Depth 流，覆盖平面、上坡、下坡和斜视四种视角，共 86 位身份。评测指标为 mAP 与 CMC@1，分别在同摄像头内外、上坡‑下坡、平面‑斜视三组场景下计算。\n\n本次共有 147 位注册选手，最终提交 33 份。IIT Patna 组织了三支队伍，其中 “abhinavkumar03” 与 “sjkdgfhl” 在 31 支有排名的队伍中分别位列第 5 与第 7；“vivek katuri” 在 RGB 赛道取得 77.67% CMC@1 与 85.20% mAP。\n\n方法一（abhinavkumar03）在 Depth 赛道实现 93.51% mAP 与 90.42% CMC@1，排名第 4（共 28 支队伍），相较方法二提升 7.3 分。方法二（sjkdgfhl）在 RGB 赛道达到 99.63%/99.35%，在 Depth 赛道为 86.26%/80.34%。两者均远超全赛道平均的 57.19% Depth mAP，说明深度表征与监督在隐私保护 Re‑ID 中的关键作用。\n\n点评：本次竞赛验证了深度信息在去除颜色干扰、提升身份区分度方面的优势，也展示了 IIT Patna 团队在特征提取与跨视角匹配上的创新思路，为后续隐私安全的监控系统提供了可行路径。