Feature representation och metrisk inlärning är två kritiska komponenter i person om-identifiering modeller. I detta dokument fokuserar vi på funktionen representation och hävdar att handgjorda histogram funktioner kan komplettera Convolutional Neural Network (CNN) funktioner. Vi föreslår en ny funktion utvinning modell som heter Feature Fusion Net (FFN) för fotgängare bild representation. I FFN gör ryggförökning CNN-funktioner som begränsas av handgjorda funktioner. Använda färghistogram funktioner (RGB, HSV, YCbCr, Lab och YIQ) och textur funktioner (multi-skala och multi-orientering Gabor funktioner), får vi en ny djup funktion representation som är mer diskriminerande och kompakt. Experiment på tre utmanande dataset (VIPeR, CUHK01, PID450s) validerar effektiviteten i vårt förslag.
Wu och Al. REF föreslog nätverket Feature Fusion Net (FFN) för bildåtergivning för fotgängare, som kombinerar CNN-inbäddningar med handgjorda funktioner i ett helt uppkopplat lager.
An Enhanced Deep Feature Representation for Person Re-identification
{'venue': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}