Personåteridentifiering är ett viktigt ämne inom detaljhandel, scenövervakning, interaktion mellan människa och dator, människor som räknar, assisterat boende i omgivningen och många andra tillämpningsområden. Ett dataset för personåteridentifiering TVPR (Top View Person Re-Identification) baserat på ett antal viktiga funktioner som härrör från både djup- och färgbilder har tidigare byggts. Denna datauppsättning använder en RGB-D-kamera i en top-view-konfiguration för att extrahera antropometriska funktioner för igenkänning av människor med tanke på kameran, minska problemet med ocklusioner samtidigt som integritet bevaras. I det här dokumentet introducerar vi en maskininlärningsmetod för personåteridentifiering med hjälp av TVPR-datasetet. I synnerhet föreslår vi kombinationen av flera k-nearest granne klassificerare baserat på olika avstånd funktioner och funktioner undergrupper som härrör från djup och färg bilder. Dessutom, grannskapet komponenten funktionen val används för att lära sig djup funktioner "viktningsvektorn genom att minimera leave-one-out reglerade träningsfel. Klassificeringsprocessen utförs genom att välja den första passagen under kameran för utbildning och använda de andra som testuppsättning. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden överträffar standardklassificerare som övervakas i stor utsträckning och som används för omidentifieringen. Denna förbättring främjar tillämpningen av detta tillvägagångssätt i detaljhandelssammanhang för att förbättra detaljhandelns analys, kundservice och hantering av shoppingutrymmen.
Ett annat arbete REF ) som extrahera antropometriska funktioner för igenkänning av människor med hjälp av en top-view kamera, minska problemet med ocklusioner, föreslå en kombination av flera k-nearest granne klassificerare baserat på olika avstånd funktioner och funktioner undergrupper som härrör från djup och färg bilder.
Person Re-Identification with RGB-D Camera in Top-View Configuration through Multiple Nearest Neighbor Classifiers and Neighborhood Component Features Selection
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}