Abstract-Tracking och åter-identifiering i breda kameranätverk är ett utmanande problem på grund av icke-överlappande visuella fält, varierande bildförhållanden, och utseende förändringar. Vi anser att problemet med person om-identifiering och spårning, och föreslå en ny kläder sammanhang-medveten färgextraktion metod som är robust för sådana förändringar. Annoterade prover används för att lära sig färg drift mönster på ett icke-parametriskt sätt med hjälp av slumpmässiga skogsavstånd (RFD) funktion. Färgen driftmönster överförs automatiskt för att associera objekt över olika vyer med hjälp av en enhetlig graf matchande ramverk. En hypergrafrepresentation används för att länka relaterade objekt för sökning och omidentifiering. En mångsidig hypergraf rankning teknik föreslås för personfokuserade nätverk summering. Den föreslagna algoritmen valideras på ett kameranätverk med ett brett område som består av tio kameror på cykelvägar. Den föreslagna algoritmen jämförs också med toppmoderna algoritmer för omidentifiering av personer på VIPeR-datauppsättningen [1].
Context-Aware Hypergraph Modellering REF använder en hypergraph representation för att länka relaterade objekt för omidentifiering och en varierad hypergraph ranking teknik för personfokuserad nätverkssammanfattning.
Context-Aware Hypergraph Modeling for Re-identification and Summarization
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}