Abstrakt. Nuvarande person omidentifiering (re-id) metoder vanligtvis förlitar sig på en ram bilder funktioner, och ignorera rum-tid information från bildsekvenser. En ram (en enda bild) utseende matchning är i sig begränsad för person re-id i offentliga utrymmen på grund av visuell tvetydighet som uppstår från icke-överlappande kamera vyer där synvinkel och ljus förändringar kan orsaka betydande utseende variation. I detta arbete presenterar vi en ny modell för att automatiskt välja de mest diskriminerande videofragment från bullriga bildsekvenser av människor där mer tillförlitliga rum-tid funktioner kan extraheras, samtidigt för att lära sig en video ranking funktion för person re-id. Dessutom introducerar vi en ny bildsekvens re-id dataset (iLIDS-VID) baserat på i-LIDS MCT-riktmärkesdata. Med hjälp av iLIDS-VID och PRID 2011 sekvens re-id dataset, genomförde vi omfattande jämförande utvärderingar för att visa fördelarna med den föreslagna modellen över samtida gångigenkänning, holistisk bildsekvens matchning och state-of-the-art singleshot/multi-shot baserade re-id metoder.
Wang m.fl. REF presenterade en modell för att automatiskt välja de mest diskriminerande videofragment och samtidigt lära sig en video ranking funktion för person re-id.
Person Re-identification by Video Ranking
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}