Abstract-Person reidentification (Re-ID) matchar bilder av samma person fångad i separata kameravyer och vid olika tidpunkter. För att få en tillförlitlig likhet mätning mellan bilder, manuellt annotera en stor mängd pairwise cross-camera-view person bilder anses vara nödvändigt. Denna typ av notering är dock både kostsam och opraktisk för att effektivt distribuera ett Re-ID-system till ett helt nytt scenario, en ny inställning av icke-överlappande kameravyer mellan vilka personbilder som ska matchas. För att lösa detta problem, vi överväga att använda andra befintliga person bilder fångas i andra scenarier för att hjälpa Re-ID-systemet i ett mål (nytt) scenario, förutsatt att några prover fångas under det nya scenariot. Mer specifikt tar vi itu med detta problem genom att gemensamt lära oss likhetsmätningarna för Re-ID i olika scenarier på ett asymmetriskt sätt. För att modellera det gemensamma lärandet anser vi att Re-ID-modellerna delar vissa delar av arbetsuppgifterna. En tydlig hänsyn i vår multitask modellering är att extrahera den diskriminerande delade komponenten som minskar kors-task data överlappar i det delade latenta utrymmet under det gemensamma lärandet, för att öka målet inter-klass separation i det delade latenta utrymmet. För detta ändamål föreslår vi att man maximerar skillnaden mellan uppgifterna i den delade komponenten under asymmetriskt lärande med flera uppgifter (MTL), samtidigt som man maximerar den lokala variationen mellan olika klasser och minimerar den lokala variationen inom klassen på alla uppgifter. Vi kallar vår föreslagna metod den begränsade asymmetriska multitask discriminant komponentanalys (cAMT-DCA). Vi visar att cAMP-DCA kan lösas genom en enkel eigen nedbrytning med en sluten form, bli av med all iterativ inlärning som används i de flesta konventionella MTL analyser. De experimentella resultaten visar att den föreslagna överföringsmodellen får en tydlig förbättring jämfört med de relaterade icke-överförings- och generella multitask-modellerna.
Andra Ref lärde sig gemensamt en överföring metriska på ett asymmetriskt sätt genom att extrahera diskriminerande delade komponenter genom multitask modellering för att öka mål interclass skillnader under delat latent utrymme.
Cross-Scenario Transfer Person Reidentification
{'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']}