تعتبر إعادة تحديد هوية الأشخاص عبر الهياكل العظمية ثلاثية الأبعاد (3D Skeleton Based Person Re-Identification، SRID) واحدة من أكثر المجالات البحثية إثارة في عالم التعرف على الأنماط. فقد جعلت مزاياها الفريدة في مختلف السيناريوهات التطبيقية منها موضوعاً يحظى باهتمام متزايد. في السنوات الأخيرة، تم تطوير العديد من أساليب SRID التي تعتمد على نماذج هياكل عظمية متنوعة واستراتيجيات تعليم مختلفة، مما يعكس عمق هذا المجال.

في هذه المقالة، نقدم مراجعة شاملة لأحدث تقدم في مجال SRID. نبدأ بتعريف مهمة SRID ونقدم لمحة عامة عن أصلها وتطوراتها الرئيسية. كما نعمل على صياغة تصنيف نظامي ينظم الأساليب الحالية إلى ثلاث فئات رئيسية: النماذج اليدوية، النماذج القائمة على التسلسل، والنماذج القائمة على الرسوم البيانية.

نستعرض العوامل الأساسية لنماذج تمثيلية لكل من هذه الأنواع، مدعومة بتوضيح الآليات الأساسية. بالإضافة إلى ذلك، نقدم نظرة عامة على طرق التعلم السائدة في مجال SRID، بما في ذلك التعلم تحت الإشراف، والتعلم الذاتي الإشراف، والتعلم غير المراقب، مع تقديم طرق شائعة لكل نوع.

قمنا بإجراء تقييم شامل لأحدث أساليب SRID مقارنةً بمجموعة من المعايير والبروتوكولات، حيث استعنا بكفاءة وفعالية هذه الأساليب وخصائصها الرئيسية.

في نهاية المطاف، نسلط الضوء على التحديات الرئيسية والآفاق المستقبلية لدفع البحث في هذا المجال، مع عرض دراسة حالة حول تطبيقات SRID في مجالات متعددة مثل الأمن والمراقبة.

مع تزايد الاهتمام بهذا المجال، من المثير التفكير في كيفية تطور التقنيات المستقبلية ونقاط التفاعل التي قد تفتح مزيدًا من الأبواب للاستفادة من هذه الابتكارات.