Även om attribut har använts i stor utsträckning för personåteridentifiering (Re-ID) som syftar till att matcha samma person bilder över delade kameravyer, används de antingen som extra funktioner eller för att utföra multi-task lärande för att hjälpa bilden matchande uppgift. Men hur man hittar en uppsättning personbilder enligt en given egenskapsbeskrivning, som är mycket praktiskt i många övervakningsapplikationer, är fortfarande ett sällan undersökt korsmodalitetsmatchning problem i person Re-ID. I detta arbete presenterar vi denna utmaning och formulerar denna uppgift som ett gemensamt rymdinlärningsproblem. Genom att införa en attributstyrd uppmärksamhetsmekanism för bilder och en semantisk konsekvent motståndare strategi för attribut, varje modalitet, dvs. bilder och attribut, framgångsrikt lär semantiskt korrelerade begrepp under ledning av den andra. Vi utförde omfattande experiment på tre attribut dataset och visade att den föreslagna gemensamma rymdinlärningsmetoden hittills är den mest effektiva metoden för attribut-image cross-modality person Re-ID problem.
Yin m.fl. REF har utvecklat ett kontradiktoriskt attribut-image re-ID-ramverk för att lära sig semantiskt diskriminerande representation i ett gemensamt utrymme.
Adversarial Attribute-Image Person Re-identification
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}