På senare tid har både ansiktsigenkänning och kroppsbaserad personidentifiering utvidgats från enbildsbaserade scenarier till videobaserade eller till och med mer allmänt bildbaserade problem. Set-baserat erkännande ger ny forskning och tillämpningsmöjligheter samtidigt som det medför stora utmaningar för modellering och optimering. Hur man på bästa sätt kan använda de tillgängliga flera proverna för varje individ, samtidigt som man inte störs av de stora variationerna inom systemet, anses av oss vara den stora frågan. På grund av svårigheten att utforma en global optimal inlärningsmodell, är de flesta befintliga lösningar fortfarande baserade på oövervakad matchning, som kan ytterligare kategoriseras i tre grupper: a) set-based signature generation, b) direkt set-to-set matchning, och c) mellan-set avståndsbestämning. De två första räknar med god funktionsrepresentation medan den tredje undersöker datauppsättningens struktur och uppsättningsbaserade avståndsmätningar. Den största bristen på dem är bristen på inlärningsbaserad diskrimineringsförmåga. I detta dokument föreslår vi en set-based discriminative ranking modell (SBDR), som itererar mellan set-to-set avståndsbestämning och discriminative funktion utrymmesprojection för att uppnå samtidig optimering av dessa två. Omfattande experiment med allmänt använda ansiktsigenkännings- och personidentifieringsdata visar inte bara hur överlägsen vår strategi är, utan belyser också dess egenskaper och applikationsdomän.
Wu och Al. REF föreslog en uppsättning discriminativa rankningsmetod för att ta itu med personens re-ID och möta igenkänningsproblem.
Set based discriminative ranking for recognition
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}