De flesta befintliga metoder för återidentifiering av personer (ReID) förutsätter att det finns omfattande märkta korsvisa personpar och ett slutet scenario (dvs. alla sonden människor finns i galleriet uppsättningen). Dessa två antaganden begränsar deras användbarhet och skalbarhet avsevärt i verkliga tillämpningar, särskilt med storskaliga kameranätverk. För att övervinna begränsningarna introducerar vi en mer utmanande men realistisk ReID-inställning som kallas OneShot-OpenSet-ReID, och föreslår en ny Regularized Kernel Subspace Learning modell för ReID under denna inställning. Vår modell skiljer sig avsevärt från befintliga ReID-metoder på grund av dess förmåga att effektivt lära sig korsvisa identitetsspecifik information enbart från omärkta data, och dess flexibilitet att naturligt ta emot parvisa etiketter om det finns.
Wang m.fl. REF föreslår en kärnbaserad modell för att lära sig korsvisa identitetsdiskriminativ information från omärkta data.
Towards unsupervised open-set person re-identification
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}