Abstract-Solving problemet med att matcha människor över icke-överlappande multi-kamera åsikter, känd som person om-identifikation (re-id), har fått ökande intresse för datorseende. I en verklig tillämpning scenario, en klocka-lista (gallery uppsättning) av en handfull kända målpersoner förses med mycket få (i många fall bara en enda) bild(er) (bilder) per mål. Befintliga re-id metoder är till stor del olämpliga för att hantera denna open-world re-id utmaning eftersom de är utformade för (1) en sluten värld scenario där galleriet och sond uppsättningar antas innehålla exakt samma personer, (2) personvis identifiering där modellen försöker verifiera uttömmande mot varje individ i galleriet uppsättning, och (3) lära sig en matchande modell med hjälp av multi-shots. I detta dokument formuleras en ny modell för överföring av lokal relativ avståndsjämförelse (t-LRDC) för att ta itu med problemet med återidentifiering av personer i öppen värld genom en enda gruppbaserad verifiering. Modellen är utformad för att minera och överföra användbar information från en märkt open-world icke-måldataset. Omfattande experiment visar att det föreslagna tillvägagångssättet överträffar både icke-överförande lärande och befintliga överföring lärande baserade re-id metoder.
I samband med återidentifiering av personer, Zheng et al. föreslås att uttryckligen lära sig en åtskillnad mellan en grupp icke-målpersoner och målpersoner REF.
Towards Open-World Person Re-Identification by One-Shot Group-Based Verification
{'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']}