ABSTRACT Person re-identification (ReID), som syftar till att identifiera personer bland flera kameravyer, har fått en allt större uppmärksamhet på grund av potentialen för tillämpning i övervakningssäkerhet. Stora variationer i försökspersonernas ställningar, synvinklar och ljusförhållanden samt icke-ideala mänskliga detektioner ökar avsevärt svårigheten för personen ReID. Att lära sig en robust mätare för att mäta likheten mellan olika personbilder är ett annat undermåligt problem. I detta dokument, efter de senaste framgångarna med delbaserade modeller, för att generera en diskriminerande och robust funktion representation, föreslår vi först att lära sig globala och viktade lokala kroppsdelar funktioner från fotgängare bilder. Därefter, i träningsfasen, vinkelförlust och delnivå klassificering förlust används gemensamt som en likhetsmått för att träna nätverket, vilket avsevärt förbättrar robustheten i det resulterande nätverket mot funktionen varians. Experimentella resultat på flera referensdata visar att vår metod överträffar de senaste metoderna. INDEX TERMS Person om-identifiering, metrisk inlärning, delbaserad modell, vinkelförlust.
I REF föreslog de det som en metod för att lära sig globala och viktade lokala kroppsdelar från fotgängarbilder.
Joint Learning of Body and Part Representation for Person Re-Identification
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}