Personre identifikation är en utmanande hämtning uppgift som kräver att matcha en persons förvärvade bild över icke överlappande kameravyer. I detta dokument föreslår vi ett effektivt tillvägagångssätt som omfattar både fin och grov pose information av personen att lära sig en diskriminerande inbäddning. I motsats till den senaste riktningen att explicit modellera kroppsdelar eller korrigera för felanpassning baserat på dessa, visar vi att en ganska enkel inkludering av förvärvade kameravy och / eller de upptäckta gemensamma platser i en konvolutionella neurala nätverk hjälper till att lära sig en mycket effektiv representation. För att öka hämtningsprestandan har omplaceringstekniker baserade på beräknade avstånd på senare tid fått stor uppmärksamhet. Vi föreslår en ny oövervakad och automatisk omplaceringsram som uppnår toppmoderna omplaceringsresultat. Vi visar att i motsats till de nuvarande state-of-the-art re-ranking metoder vår strategi inte kräver att beräkna nya ranklistor för varje bildpar (t.ex., baserat på ömsesidiga grannar) och presterar bra genom att använda enkel direkt ranklista baserad jämförelse eller ens genom att bara använda de redan beräknade euclidean avstånden mellan bilderna. Vi visar att både vår lärda representation och vår omplaceringsmetod uppnår toppmodern prestanda på ett antal utmanande övervakningsbilder och videodataset. ( Kod och modeller publiceras på github här: https
Artikel REF innehåller en enkel signal om personens grova pose (dvs. den fångade bilden med avseende på kameran) och den fina kroppen pose (dvs. gemensamma platser) för att lära sig en diskriminerande representation av personbilden.
A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Identification with Expanded Cross Neighborhood Re-Ranking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}