Videobaserad personåteridentifiering (ReID) är ett utmanande problem, där vissa videospår av människor över icke-överlappande kameror finns tillgängliga för matchning. Feature aggregering från ett videospår är ett viktigt steg för videobaserad person ReID. Många befintliga metoder tar itu med detta problem genom genomsnittlig/maximal tidspoolning eller RNN med uppmärksamhet. Dessa metoder kan dock inte hantera problem med tidsberoende och rumsliga avvikelser på samma gång. Vi är inspirerade av video action erkännande som innebär identifiering av olika åtgärder från video spår. För det första använder vi 3D-konvolutioner på videovolym, istället för att använda 2D-konvolutioner över ramar, för att extrahera rumsliga och temporala funktioner samtidigt. För det andra använder vi ett icke-lokalt block för att ta itu med felanpassningsproblemen och fånga de rumsliga och tidsmässiga långdistansberoendena. Som ett resultat, kan nätverket lära sig användbar rumslig-temporal information som en viktad summa av funktioner i alla utrymme och temporal positioner i inmatningsfunktionen kartan. Experimentella resultat på tre datauppsättningar visar att vårt ramverk överträffar toppmoderna metoder med stor marginal på flera mätvärden.
Liao m.fl. REF använde en följd av 3D-konvolutionskärnan förträngd på kinetik för att extrahera rumsliga och temporala funktioner samtidigt från en videovolym, vilket håller den intra-clip konsistensen och lär sig kontextinformation av lokala utseende patch.
Video-based Person Re-identification via 3D Convolutional Networks and Non-local Attention
{'venue': 'ACCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}