Abstract-This paper föreslår en ny strategi för återidentifiering av personer, en grundläggande uppgift i distribuerade övervakningssystem med flera kameror. Även om en mängd kraftfulla algoritmer har presenterats under de senaste åren, de flesta av dem oftast fokusera på att utforma handgjorda funktioner och inlärningsmått antingen individuellt eller sekventiellt. Vi skiljer oss från tidigare arbeten, vi utformar en enhetlig djuprankning ram som gemensamt tar itu med båda dessa nyckelkomponenter för att maximera sina styrkor. Vi utgår från principen att den korrekta matchningen av sondens bild ska placeras i den översta rangen inom hela galleriet. En effektiv inlärning-till-rank algoritm föreslås för att minimera kostnaden som motsvarar ranking störningar i galleriet. Rankningsmodellen löses med ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) som bygger relationen mellan indata bildpar och deras likhet poäng genom gemensam representation lärande direkt från rå bild pixlar. Den föreslagna ramen gör att vi kan bli av med funktionsteknik och inte förlitar sig på något antagande. En omfattande jämförande utvärdering görs som visar att vår strategi avsevärt överträffar alla state-of-the-art metoder, inklusive både traditionella och CNN-baserade metoder på utmanande VIPeR, CUHK-01, och CAVIR4REID datauppsättningar. Dessutom har vår strategi bättre förmåga att generalisera över datauppsättningar utan finjustering. Index Terms-Person om-identifikation, djupa konvolutionella neurala nätverk, lära sig att rangordna.
Chen och Al. REF kombinerade två bilder horisontellt för att bilda en bild som användes som indata, och föreslog en lärande-till-rank algoritm för att minimera kostnaden som motsvarar ranking störningar i galleriet.
Deep Ranking for Person Re-Identification via Joint Representation Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}