Abstrakt. Personåteridentifiering är ett öppet och utmanande problem i datorseendet. Majoriteten av insatserna har spenderats antingen för att utforma den bästa funktionen representation eller för att lära sig den optimala matchningen metriska. De flesta strategier har försummat problemet med att anpassa de utvalda funktionerna eller den lärda modellen över tiden. För att ta itu med ett sådant problem föreslår vi ett tidsbaserat anpassningssystem med människan i slingan. Vi introducerar först en likhet-diversifiering inlärningsmetod som kan tränas på ett inkrementellt sätt med hjälp av en stokastisk alternerande riktning metoder för multiplikatoroptimering förfarande. Sedan, för att uppnå tidsanpassning med begränsad mänsklig ansträngning, utnyttjar vi en grafbaserad metod för att presentera användaren endast de mest informativa sond-gallery matcher som bör användas för att uppdatera modellen. Resultaten från tre datauppsättningar har visat att vår strategi fungerar på samma eller till och med bättre än de senaste metoderna, samtidigt som den manuella pairwise-märkningen minskas med cirka 80 %.
Martinel m.fl. presenterade en grafbaserad metod för att utnyttja de mest informativa sond-gallery par för att minska mänskliga insatser och utvecklat en inkrementell och iterativ metod baserad på feedback REF.
Temporal Model Adaptation for Person Re-Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}