Med videobaserad personidentifiering (re-ID) avses matchning av personer över kameravyer från godtyckliga ojusterade videofilmer. Befintliga metoder bygger på övervakningssignaler för att optimera ett beräknat utrymme under vilket avstånden mellan inter/intra-videor maximeras/minimeras. Detta kräver dock en uttömmande märkning av människor över kameravyer, vilket gör att de inte kan skalas upp i stora nätverkskameror. Dessutom är det märkt att lära sig effektiva video representationer med utsikt invariance inte uttryckligen tas upp för vilka funktioner uppvisar olika distributioner annars. Således kräver matchande videor för person re-ID flexibla modeller för att fånga dynamiken i tidsserie observationer och lära sig vy-invarianta representationer med tillgång till begränsade märkta träningsprover. I detta dokument föreslår vi en ny metod för djupt lärande för videobaserad personre-ID, för att lära sig jämförbara representationer som är diskriminerande och utsiktsinvarianta. Den föreslagna metoden är utvecklad på variations recidiverande neurala nätverk (VRNN) och tränas motariskt för att producera latenta variabler med temporal beroenden som är mycket diskriminativa men ändå visa-invariant i matchande personer. Genom omfattande experiment som utförs på tre referensdatauppsättningar visar vi empiriskt vår metods förmåga att skapa syn-invarianta temporalfunktioner och toppmoderna prestanda som uppnås genom vår metod. Index Terms-Video-baserad person om-identifikation, variationsrecidiverande neurala nätverk, kontraarial inlärning.
I arbetet REF föreslogs en ny "gra-shot djupinlärning approahch" till video-baserad person REID, för att lära sig jämförbara representationer som är diskriminerande och vy-invariant.
Few-Shot Deep Adversarial Learning for Video-Based Person Re-Identification
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}