Personåteridentifiering (re-ID) ses oftast som ett problem med bildsökning. Denna uppgift syftar till att söka en frågeperson i en stor bildpool. I praktiken, person re-ID antar vanligtvis automatiska detektorer för att få beskärda fotgängare bilder. Denna process lider dock av två typer av detektorfel: överdriven bakgrund och en del saknas. Båda felen försämrar kvaliteten på fotgängarinställningen och kan äventyra fotgängarmatchningen på grund av positionen och skalvariationerna. För att ta itu med felanpassningsproblemet föreslår vi att anpassningen ska läras av ett identifieringsförfarande. Vi introducerar det fotgängaruppriktningsnätet (PAN) som möjliggör diskriminerande inbäddning av lärande fotgängaruppriktning utan extra annoteringar. Vi observerar att när det konvolutionella neurala nätverket lär sig att diskriminera mellan olika identiteter, den lärda funktionen kartor vanligtvis uppvisar starka aktiveringar på människokroppen snarare än bakgrunden. Det föreslagna nätet utnyttjar således denna uppmärksamhetsmekanism för att på ett anpassningsbart sätt lokalisera och anpassa fotgängare inom en avgränsande ruta. Visuella exempel visar att fotgängare är bättre i linje med PAN. Experiment på tre storskaliga re-ID dataset bekräftar att PAN förbättrar den diskriminerande förmågan hos funktionen inbäddningar och ger konkurrenskraftig noggrannhet med de senaste metoderna. Index Terms-Person omidentifiering, personsökning, personanpassning, bildsökning, djupinlärning.
Zheng m.fl. REF tillämpar STN för att anpassa fotgängarbilder, vilket minskar bakgrundsbuller och skalvariationer.
Pedestrian Alignment Network for Large-scale Person Re-Identification
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}