Vi föreslår en effektiv strukturerad inlärningsbaserad strategi för problemet med omidentifiering av personer som överträffar den nuvarande toppmoderna nivån på de flesta av de utvärderade referensdatamängderna. Vårt ramverk är byggt på grundval av flera handgjorda och visuella funktioner på hög nivå. Vi formulerar sedan två optimeringsalgoritmer, som direkt optimerar utvärderingsåtgärder som vanligen används i personre-identifikation, även känd som Kumulativ Matching Characteristic (CMC) kurvan. Vårt nya tillvägagångssätt är praktiskt för många verkliga övervakningstillämpningar eftersom omidentifieringsprestandan kan koncentreras till den mest praktiska betydelsen. Kombinationen av dessa faktorer leder till en persons omidentifieringssystem som överträffar de flesta befintliga algoritmer. Viktigare är att vi avancerar de senaste resultaten om omidentifiering av personer genom att förbättra rang 1-frekvenserna från 40 % till 50 % för iLIDS-riktmärket, 16 % till 18 % för PID2011-riktmärket, 43 % till 46 % för VIPeR-riktmärket, 34 % till 53 % för CUHK01-riktmärket och 21 % till 62 % för CUHK03.
I REF presenterade författarna ett effektivt strukturerat inlärningsbaserat tillvägagångssätt genom att kombinera flera handgjorda och visuella funktioner på låg nivå.
Learning to rank in person re-identification with metric ensembles
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}