Videobaserad personåteridentifiering är en viktig uppgift för att matcha videosekvenser av en person över flera kameravyer. Generellt, funktioner som direkt extraheras från en enda ram lider av ocklusion, suddig, belysning och hållningsförändringar. Detta leder till falsk aktivering eller saknas aktivering i vissa regioner, som korrumperar utseende och rörelse representation. Hur man utforskar den rikliga rumsliga-temporella informationen i videosekvenser är nyckeln till att lösa detta problem. I detta syfte föreslår vi en Refining Recurrent Unit (RRU) som återvinner de saknade delarna och dämpar bullriga delar av den nuvarande ramens egenskaper genom att hänvisa historiska ramar. Med RRU förbättras kvaliteten på varje rams utseende representation. Sedan använder vi den rumsliga-temporala ledtrådar Integrationsmodulen (STIM) för att bryta den rumsliga-temporala informationen från dessa uppgraderade funktioner. Samtidigt används flernivåutbildningsmålet för att förbättra RRU:s och STIM:s förmåga. Genom samarbetet mellan dessa moduler främjar de rumsliga och tidsmässiga egenskaperna varandra ömsesidigt och den slutliga rumsliga-temporala funktionsrepresentationen är mer diskriminerande och robust. Omfattande experiment utförs på tre utmanande dataset, dvs. iLIDS-VID, PRID-2011 och MARS. De experimentella resultaten visar att vårt tillvägagångssätt överträffar befintliga toppmoderna metoder för videobaserad personomidentifiering på iLIDS-VID och MARS och uppnår positiva resultat på PRID-2011.
Liu m.fl. REF antog historiska utseende och rörelse sammanhang för att söka de saknade delarna och undertrycka bullriga delar.
Spatial and Temporal Mutual Promotion for Video-based Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}