Personidentifiering (ReID) syftar till att associera personer med samma identitet över olika åsikter/scener. De flesta befintliga metoder förbättrar matchningsnoggrannheten genom att föreslå högdimensionella realvärderade funktioner för att representera personbilder på ett heltäckande sätt. Med tanke på den ökande dataskalan i verkliga tillämpningar bör dock även lagrings- och matchningseffektiviteten uppmärksammas. I detta dokument föreslår vi en binär kodningsmetod för effektiv ReID, inspirerad av de senaste framstegen i kontradiktoriskt lärande. Specifikt, den föreslagna Adversarial Binary Coding (ABC) implicit passar funktionen distribution till den förväntade binära en genom att optimera Wasserstein avstånd. För att ytterligare förbättra den semantiska discriminabiliteten hos binära koder bäddade vi sömlöst in ABC i en likhet som mäter djupa neurala nätverk. Genom end-to-end lärande ramverket, kompakt och diskriminerande binära funktioner genereras för effektiv och korrekt ReID. Omfattande experiment på storskaliga riktmärken visar att vår strategi är överlägsen de senaste metoderna, både när det gäller effektivitet och noggrannhet.
I REF lär man sig binära koder för effektiv fotgängarmatchning via den föreslagna adversarialbinarykodningen.
Adversarial Binary Coding for Efficient Person Re-Identification
{'venue': '2019 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2019 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}