Människans ögon kan känna igen personidentiteter baserade på små framträdande regioner, d.v.s. personhållbarhet är distinkt och pålitlig i fotgängarmatchning över delade kameravyer. Sådan värdefull information är dock ofta dold när man beräknar likheter mellan fotgängarbilder och befintliga metoder. Inspirerad av vårt användarstudieresultat av människans uppfattning om personlig hälsa föreslår vi ett nytt perspektiv för omidentifiering av personer baserat på lärande persons hälsa och motsvarande lönefördelning. Det föreslagna inlärnings- och matchande ramverket består av fyra steg: (1) För att hantera avvikelser orsakade av drastiska synförändringar och posera variationer, tillämpar vi adjacency begränsad patch matchning för att bygga tät korrespondens mellan bildpar. (2) Vi föreslår två alternativa metoder, det vill säga K-Nearest Neighbors och en klass SVM, för att uppskatta en Saliency score för varje bild patch, genom vilken distinkta egenskaper sticker ut utan att använda identitetsetiketter i utbildningsförfarandet. (3) Saliency matchning föreslås baserat på patch matchning. Att matcha patchar med inkonsekvent salt ger straff, och bilder av samma identitet känns igen genom att minimera kostnaden för saltmatchning. (4) Dessutom är soliditetsmatchning tätt integrerad med patchmatchning i ett enhetligt strukturellt RankSVM-läranderamverk. Effektiviteten i vårt tillvägagångssätt är validerad på de fyra offentliga dataseten. Vårt tillvägagångssätt överträffar de senaste metoderna för omidentifiering av personer på alla dessa datauppsättningar. Index Terms-Person om-identifikation, person hälsa, patch matchning, video övervakning Författarna är med
Zhao m.fl. I REF introduceras information om hälsa i personre-identifikation, lära sig om fotgängares hälsa och matcha de betydande likheterna mellan olika fotgängare.
Person Re-Identification by Saliency Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}