De flesta befintliga metoder för återidentifiering av personer (ReID) bygger endast på den rumsliga utseendeinformationen från antingen en eller flera personbilder, samtidigt som man ignorerar de tidsrymdssignaler som är lätt tillgängliga i video- eller bildsekvensdata. Dessutom utgår de ofta från att det finns uttömmande märkta korsvisa data för varje kamerapar, vilket gör dem icke-skalbara för ReID-tillämpningar i storskaliga kameranätverk i verkligheten. I detta arbete introducerar vi en ny videobaserad person ReID metod som kan exakt matcha människor över vyer från godtyckliga ojusterade bildsekvenser utan någon märkt pairwise data. Speciellt introducerar vi en ny rum-tid person representation genom att koda flera granularities av spatio-temporal dynamik i form av tidsserier. Dessutom, en Time Shift Dynamic Time Warping (TS-DTW) modell härleds för att utföra automatisk anpassning samtidigt som du uppnår dataval och matchning mellan inneboende felaktiga och ofullständiga sekvenser på ett enhetligt sätt. Vi utökar ytterligare TS-DTW-modellen för att ta emot flera funktionssekvenser av en bildsekvens för att säkra information från olika beskrivningar. Avgörande är att denna modell inte kräver pairwise-märkta träningsdata (dvs. oövervakade) därför enkelt skalbara till storskaliga kameranätverk av godtyckliga kamerapar utan behov av uttömmande dataanmärkning för varje kamerapar. Vi visar effektiviteten och fördelarna med den föreslagna metoden genom omfattande jämförelser med relaterade state-of-the-art metoder med hjälp av två benchmarking ReID dataset, PRID2011 och iLIDS-VID.
Författare i REF, införa en ny rum-tid person representation genom att koda flera granularities av spatio-temporal dynamik i form av tidsserier.
Person Re-Identification by Unsupervised Video Matching
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}