De flesta befintliga personidentifieringsmetoder (re-id) fokuserar på att lära sig optimala avståndsmått över kameravyer. Vanligtvis representeras en persons utseende med hjälp av funktioner av tusentals dimensioner, medan endast hundratals träningsprover finns tillgängliga på grund av svårigheterna att samla in matchade träningsbilder. Med antalet träningsprover som är mycket mindre än funktionsdimensionen ställs de befintliga metoderna därför inför det klassiska problemet med små provstorlekar (SSS) och måste ta till tekniker för reducering av dimensionalitet och/eller matrisreglering, vilket leder till förlust av diskriminativ kraft. I detta arbete föreslår vi att man ska övervinna SSS-problemet när det gäller metriska re-id-studier genom att matcha människor i ett diskriminativt nollutrymme för träningsdata. I detta null utrymme, bilder av samma person kollapsas till en enda punkt vilket minimerar inomklassen scatter till extrem och maximerar relativ mellan klass separation samtidigt. Viktigt är att den har en fast dimension, en sluten lösning och är mycket effektiv att beräkna. Omfattande experiment som utförts på fem personers omidentifieringsriktmärken, inklusive VIPeR, PRID2011, CUHK01, CUHK03 och Market1501 visar att ett så enkelt tillvägagångssätt slår de toppmoderna alternativen, ofta med stor marginal.
Zhang m.fl. REF föreslog att man skulle övervinna problemet med små prover genom att matcha människor i ett diskriminativt nollutrymme, där bilder av samma person kollapsar till en enda punkt, vilket gör att scatter inom klassen minimeras till noll och separationen mellan klasserna maximeras.
Learning a Discriminative Null Space for Person Re-identification
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}