Befintliga metoder för omidentifiering av personer (ReID) bygger vanligtvis på enramsbildfunktioner, samtidigt som man bortser från rymdtidsinformation från bildsekvenser som ofta är tillgängliga i de praktiska övervakningsscenarierna. Single-frame (single-shot) baserad utseende matchning är i sig begränsad för person ReID i offentliga utrymmen på grund av den utmanande visuell tvetydighet och osäkerhet som uppstår från icke-överlappande kamera vyer där visning villkor förändringar kan orsaka betydande förändringar människor utseende. I detta arbete presenterar vi en ny modell för att automatiskt välja de mest diskriminerande videofragment från bullriga/ofullständiga bildsekvenser av människor från vilka tillförlitliga rum-tid och utseende funktioner kan beräknas, samtidigt som du lär dig en video ranking funktion för person ReID. Med hjälp av PID2011, iLIDS-VID, och HDA+ bildsekvensdatauppsättningar, genomförde vi omfattande jämförande utvärderingar för att visa fördelarna med den föreslagna modellen över samtida gångigenkänning, holistisk bildsekvensmatchning och toppmoderna singel-/multi-shot ReID-metoder.
I REF väljs de mest diskriminerande videofragment från bullriga/ofullständiga bildsekvenser av människor från vilka tillförlitliga rum-tid och utseende funktioner kan beräknas, samtidigt som man lär sig en video ranking funktion för person ReID.
Person Re-Identification by Discriminative Selection in Video Ranking
{'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']}