Abstract-matcha människor över icke-överlappande kameravyer på olika platser och olika tider, känd som person omidentifiering, är både ett svårt och viktigt problem för att associera beteende hos människor som observerats i ett stort distribuerat utrymme under en längre tid. Personreidentifikation är i grunden utmanande på grund av de stora visuella utseende förändringar som orsakas av variationer i siktvinkel, belysning, bakgrund skräp, och ocklusion. För att ta itu med dessa utmaningar syftar de flesta tidigare tillvägagångssätt till att modellera och ta fram distinkta och tillförlitliga visuella egenskaper. Att söka efter en optimal och robust likhetsmått som kvantifierar ett brett spektrum av funktioner mot realistiska visningsförhållanden på avstånd är dock fortfarande ett öppet och olöst problem för personens återidentifiering. I detta dokument formulerar vi personens omidentifiering som ett relativ avståndsjämförelse (RDC) inlärningsproblem för att lära sig det optimala likhetsmåttet mellan ett par personbilder. Detta tillvägagångssätt undviker att behandla alla funktioner urskillningslöst och förutsätter inte att det finns några allmänt särskiljande och tillförlitliga drag. Därför införs en ny jämförelsemodell för relativt avstånd. Modellen är formulerad för att maximera sannolikheten för att ett par äkta tändstickor har ett relativt mindre avstånd än ett fel tändsticka par på ett mjukt diskriminerande sätt. Dessutom utvecklar vi ytterligare en RDC-modell för att bibehålla modellens användbarhet i storskaligt lärande. Omfattande experiment med tre allmänt tillgängliga benchmarkingdata utförs för att visa att de föreslagna RDC-modellerna är klart överlägsna relaterade metoder för återidentifiering av personer. Resultaten visar också att de nya RDC-modellerna är mer robusta mot förändringar i utseendet och mindre känsliga för övermontering jämfört med andra relaterade befintliga modeller.
I REF föreslås en probabilistisk relativ avståndsjämförelse (PRDC) modell som försöker maximera sannolikheten för en sann match med mindre avstånd än en falsk match.
Reidentification by Relative Distance Comparison
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}