Abstrakt. Att matcha fotgängare över flera kameravyer som kallas återidentifiering av människor (återidentifiering) är ett utmanande problem när det gäller visuell övervakning. I de befintliga verken, som är inriktade på utvinning av särdrag, bildas representationer lokalt och oberoende av andra regioner. Vi presenterar en ny Siamese Long Short-Term Memory (LSTM) arkitektur som kan bearbeta bildregioner sekventiellt och förbättra discriminativ förmåga lokala funktioner representation genom att utnyttja kontextuell information. Återkopplingsanslutningarna och den interna gatingmekanismen hos LSTM-cellerna gör det möjligt för vår modell att memorera de rumsliga beroendena och selektivt sprida relevant kontextuell information via nätverket. Vi uppvisar förbättrad prestanda jämfört med basalgoritmen utan LSTM-enheter och lovande resultat jämfört med toppmoderna metoder på Market-1501, CUHK03 och VIPeR-datauppsättningar. Visualisering av den interna mekanismen av LSTM-celler visar meningsfulla mönster kan läras genom vår metod.
Varior m.fl. REF utformade en Siamese Long Short-Term Memory (LSTM) arkitektur för att fånga diskriminerande lokala funktioner.
A Siamese Long Short-Term Memory Architecture for Human Re-Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}