Abstract-large-skala är en trend i personåteridentifiering (reid). Det är viktigt att söka i realtid i ett stort galleri. Medan tidigare metoder främst fokuserar på diskriminerande lärande, gör detta dokument försök att integrera djupt lärande och hasch i en ram för att utvärdera effektiviteten och noggrannheten för storskalig person re-id. Vi integrerar rumslig information för diskriminerande visuell representation genom att dela upp fotgängarbilden i horisontella delar. Särskilt föreslås Partbased Deep Hashing (PDH), där satser av tripletter används som ingång i den djupa hashing arkitekturen. Varje trillingprov innehåller två fotgängarbilder (eller delar) med samma identitet och en fotgängarbild (eller en del) av den olika identiteten. En triplet förlust funktion används med en begränsning att hamming avstånd för fotgängare bilder (eller delar) med samma identitet är mindre än de med olika identitet. I försöket visar vi att den föreslagna Delbaserade Deep Hashing-metoden ger mycket konkurrenskraftig re-id noggrannhet på den storskaliga marknaden-1501 och Market-1501+500K datauppsättningar.
Zhu m.fl. REF integrerad rumslig information för särskiljande visuella representationer genom att dela upp en fotgängarbild i horisontella delar, och föreslog ett delbaserat djupt hashnät.
Part-based Deep Hashing for Large-scale Person Re-identification
{'venue': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'journal': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}