Sammanfattning I den här artikeln presenterar vi en end-to-end-strategi för att samtidigt lära sig spatio-temporala funktioner och motsvarande likhetsmått för videobaserad personåteridentifiering. Med tanke på en persons videosekvens kan funktioner från varje ram som extraheras från alla nivåer av ett djupt konvolutionsnätverk bevara en högre rumslig upplösning från vilken vi kan modellera finare rörelsemönster. Dessa visuella percept på låg nivå används i en variant av återkommande modell för att karakterisera tidsvariationen mellan tidsstegen. Funktioner från alla tidssteg sammanfattas sedan med hjälp av tidspoolning för att producera en övergripande funktion representation för hela sekvensen. Det djupa konvolutionsnätet, det återkommande lagret och tidspoolningen tränas gemensamt för att extrahera jämförbara dolda enhetsrepresentationer från indatapar av tidsserier för att beräkna deras motsvarande likhetsvärde. Det föreslagna ramverket kombinerar tidsseriemodellering och metrisk inlärning för att gemensamt lära sig relevanta funktioner och en bra likhetsmått mellan tidssekvenser av person. Experiment visar att vårt tillvägagångssätt uppnår den toppmoderna prestandan för videobaserad personåteridentifiering på iLIDS-VID och PRID 2011, de två primära offentliga datauppsättningarna för detta ändamål.
I REF, Wu et al. föreslog en liknande arkitektur för att gemensamt optimera CNN och RNN för att extrahera den rumsliga-temporala funktionen representation för likhetsmätning.
Deep Recurrent Convolutional Networks for Video-based Person Re-identification: An End-to-End Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}