Fotgängarfelsättning, som huvudsakligen beror på detektorfel och utgör variationer, är ett kritiskt problem för ett robust personomidentifieringssystem (re-ID). Med dålig anpassning, funktionen lärande och matchningsprocessen kan i stor utsträckning äventyras. För att ta itu med detta problem införs i detta dokument pose-invariant embedding (PIE) som en deskriptor för fotgängare. För det första, för att anpassa fotgängare till en standard pose, PoseBox struktur införs, som genereras genom pose uppskattning följt av affin omvandlingar. För det andra, för att minska effekten av posera skattningsfel och informationsförlust under PoseBox konstruktion, designar vi en PoseBox fusion (PBF) CNN arkitektur som tar den ursprungliga bilden, PoseBox, och utgör uppskattning förtroende som indata. Den föreslagna PIE-deskriptorn definieras således som det helt anslutna skiktet i PBF-nätverket för hämtningsuppgiften. Experiment genomförs på Market-1501, CUHK03-NP och DukeMTMC-reID dataset. Vi visar att enbart PoseBox ger en anständig re-ID-noggrannhet och att den lärda PIE-deskriptorn, när den integreras i PBF-nätverket, ger konkurrenskraft jämfört med toppmoderna metoder. Index Terms-Pose invariant inbäddning, PoseBox, PoseBox fusion nätverk, person omidentifiering.
Zheng m.fl. REF introducerade pose=invariant inbäddning som en fotgängare deskriptor och utformade en PoseBox fusion CNN arkitektur.
Pose-Invariant Embedding for Deep Person Re-Identification
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}