Abstrakt. Vi tar itu med problemet med återidentifiering genom att effektivt utnyttja en globalt diskriminerande funktionsrepresentation från en sekvens av spårade mänskliga regioner/patcher. Detta är i motsats till tidigare person re-id fungerar, som förlitar sig på antingen enkel ram baserad person till person patch matchning, eller graf baserad sekvens till sekvens matchning. Vi visar att en progressiv/sekventiell fusionsram baserad på långtidsminne (LSTM) nätverk aggregat ramvis mänsklig region representation vid varje tidpunkt stämpel och ger en sekvensnivå mänsklig funktion representation. Eftersom LSTM noder kan komma ihåg och sprida tidigare ackumulerade bra funktioner och glömma nyingång sämre, även med enkla handgjorda funktioner, den föreslagna återkommande funktionen aggregering nätverk (RFA-Net) är effektiv för att generera mycket diskriminerande sekvensnivå mänskliga representationer. Omfattande experimentella resultat på två riktmärken för återidentifiering av personer visar att den föreslagna metoden på ett gynnsamt sätt motverkar de senaste metoderna för omidentifiering av personer. Vår kod finns på https://sites.google.com/site/yanyichao91sjtu/
På liknande sätt, Yan et al. utnyttja LSTM nätverk för att aggregera ram-wise funktioner för att få en sekvens-nivå funktion representation REF.
Person Re-Identification via Recurrent Feature Aggregation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}