Omidentifiering av fordon är ett viktigt problem och har många tillämpningar inom videoövervakning och intelligenta transporter. Den får ökad uppmärksamhet på grund av den senaste tidens framsteg med att identifiera personer på nytt. Till skillnad från personer som återidentifieras är de visuella skillnaderna mellan par av fordonsbilder vanligtvis subtila och till och med utmanande för människor att skilja på. Att inkludera ytterligare spatio-temporal information är viktigt för att lösa den utmanande om-identifieringen uppgift. Befintliga metoder för omidentifiering av fordon ignorerade eller använde alltför förenklade modeller för spatiotemporala samband mellan fordonsbilder. I detta dokument föreslår vi en tvåstegsram som innehåller komplex spatiotemporal information för att effektivt reglera resultaten av återidentifieringen. Med tanke på ett par fordon bilder med deras spatiotemporal information, en kandidat visuell-spatio-temporal väg först genereras av en kedja MRF-modell med en djupt inlärd potentiell funktion, där varje visuell-spatiotemporal tillstånd motsvarar en faktisk fordonsbild med dess spatio-temporal information. En Siamese-CNN+Path-LSTM modell tar kandidaten vägen samt parvis frågor för att generera sin likhet poäng. Omfattande experiment och analyser visar effektiviteten hos våra föreslagna metoder och enskilda komponenter.
Shen m.fl. REF föreslog också att man skulle förbättra matchningsprestandan genom att utnyttja spatiotemporalinformation; de utvecklade en Siamese-CNN-modell med sökväg LSTM-modell som genererar motsvarande visuella-spatio-temporala sökvägar för en verklig fordonsbild med hjälp av en kedjebaserad Markov randomfältsmodell (MRF) med en djupt inlärd potentiell funktion.
Learning Deep Neural Networks for Vehicle Re-ID with Visual-spatio-Temporal Path Proposals
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}