Abstrakt. I detta dokument presenteras en ny metod för syn på olika problem med fotgängarigenkänning. Vi använder en metrisk inlärningsram för att få en robust metriska för stora marginal närmaste granne klassificering med avslag (dvs., klassificerare kommer att returnera inga matcher om alla grannar är bortom ett visst avstånd). Avvisandet kräver att man använder en enhetlig tröskel för ett maximalt tillåtet avstånd för att betrakta ett par bilder som en match. För att kunna hantera avvisandet föreslår vi en ny kostnad som liknar metoden Large Margin Nearest Granne (LMNN) och kallar vår strategi Large Margin Nearest Granne with Rejectation (LMNN-R). Vår metod kan uppnå betydande förbättringar jämfört med tidigare rapporterade resultat på datauppsättningen Viewpoint Invariant Pedestrian Recognition (VIPeR [1]).
I REF föreslogs den största marginalen närmast granne med avvisande metod.
Pedestrian recognition with a learned metric
{'venue': 'In Proc. Asian Conf. on Computer Vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}