Att lösa problemet med personens omidentifiering innebär att matcha observationer av individer över delade kameravyer. Problemet blir särskilt svårt i en upptagen offentlig scen eftersom antalet möjliga matcher är mycket högt. Detta förvärras ytterligare av betydande utseende förändringar på grund av varierande ljusförhållanden, tittarvinklar och kropp poserar över kameravyer. För att ta itu med detta problem fokuserar befintliga metoder på att extrahera eller lära sig diskriminativa funktioner följt av mallmatchning med hjälp av ett avståndsmått. Nytt med detta arbete är att vi omformulerar problemet med personens omidentifiering som ett rankningsproblem och lär oss en subrymd där den potentiella sanna matchningen ges högsta rankning snarare än någon direkt avståndsåtgärd. Genom att göra det konverterar vi personens återidentifieringsproblem från ett absolut poängproblem till ett relativt rankingproblem. Vi utvecklar vidare en ny Ensemble RankSVM för att övervinna skalbarhetsbegränsningsproblemen med befintliga SVM-baserade rankningsmetoder. Denna nya modell minskar avsevärt minnesanvändningen därför är mycket mer skalbar, samtidigt som hög prestanda upprätthålls. Vi presenterar omfattande experiment för att visa resultatvinsten av den föreslagna rankningsmetoden över befintliga modeller för matchning och klassificering av mallar.
Det gjordes inga ansträngningar för att behandla person omidentifiering som ett rankningsproblem förrän helt nyligen REF.
Person reidentification by support vector ranking
{'venue': 'In British Machine Vision Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}