Abstract-Video-baserad person om-identifiering spelar en central roll i realistisk säkerhet och videoövervakning. I detta dokument föreslår vi ett nytt ackumulativt rörelsesammanhang (AMOC) för att ta itu med detta viktiga problem, som effektivt utnyttjar det långsiktiga rörelsesammanhanget för att på ett kraftfullt sätt identifiera samma person under utmanande förhållanden. Med tanke på en videosekvens av samma eller olika personer lär sig det föreslagna AMOC-nätverket gemensamt utseenderepresentation och rörelsekontext från en samling intilliggande ramar med hjälp av en tvåströms konvolutionsarkitektur. Sedan, AMOC ackumulerar ledtrådar från rörelse sammanhang genom återkommande aggregering, vilket möjliggör effektivt informationsflöde bland angränsande ramar och fånga dynamisk kärna av personerna. Arkitekturen av AMOC är endto-end trainingable, och därmed, rörelse sammanhang kan anpassas för att komplettera utseende ledtrådar under ogynnsamma förhållanden (t.ex. ocklusions). Omfattande experiment görs på tre offentliga referensdataset, dvs. iLIDS-VID-, PRID-2011- och MARS-dataset, för att undersöka resultatet av AMOC. De experimentella resultaten visar att det föreslagna AMOC-nätverket överträffar toppmoderna för videobaserad omidentifiering avsevärt och bekräftar fördelen med att utnyttja långdistansrörelsekontext för videobaserad personomidentifiering, vilket bekräftar vår motivation tydligt.
Liu m.fl. REF försökte samla ihop rörelsesammanhanget genom att använda en tvåströms konvolutionsarkitektur.
Video-Based Person Re-Identification With Accumulative Motion Context
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}