Abstrakt. Att matcha fotgängare över flera kameravyer, så kallad mänsklig återidentifiering, är ett utmanande forskningsproblem som har många tillämpningar inom visuell övervakning. I och med att Convolutional Neural Networks (CNN) återuppstår, har flera djupa Siamese CNN-arkitekturer föreslagits för mänsklig omidentifiering med målet att projicera bilder av liknande par (dvs. Samma identitet) att vara närmare varandra och olika par att vara avlägsna från varandra. Nuvarande nätverk extraherar dock fasta representationer för varje bild oberoende av andra bilder som paras ihop med den och jämförelsen med andra bilder görs endast på slutnivå. I detta läge riskerar nätverket att misslyckas med att extrahera finare lokala mönster som kan vara nödvändiga för att skilja positiva par från hårda negativa par. I detta dokument föreslår vi en gatingfunktion för att selektivt betona sådana fina gemensamma lokala mönster genom att jämföra mellannivåfunktionerna mellan par av bilder. Detta ger flexibla representationer för samma bild enligt de bilder de är ihopkopplade med. Vi utför experiment på datauppsättningarna CUHK03, Market-1501 och VIPeR och visar bättre prestanda jämfört med en Siamese CNN-arkitektur.
Varior m.fl. REF införde en matchande grind för att välja gemensamma lokala mönster.
Gated Siamese Convolutional Neural Network Architecture for Human Re-Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}