ABSTRACT Trots den betydande förbättringen av exaktheten som övervakat lärandet har medfört att personen har återidentifierats (re-id), innebär tillgången till tillräckligt med fullständiga kommenterade data från berörda kameravyer ett problem för verkliga tillämpningar. För att minska bördan av intensiv data annotation, ett sätt är att tillgripa oövervakade metoder. Detta har motiverat oss att föreslå en ny algoritm för oövervakade videobaserade personre-id-applikationer. För att uppnå detta, är ramarna för en person video tracklet delas in i en uppsättning kluster som därefter matchas med hjälp av en distansmått baserat på Naive Bayes närmaste grannalgoritm och Spearman avstånd. Att veta att personens sekvenser kan lida av betydande förändringar i perspektiv, pose, och belysningsförvrängningar, vår teknik gör det möjligt att avvisa fattiga och bullriga kluster samtidigt behålla de mest diskriminerande för matchning. Experiment på tre allmänt använda dataset för video person re-id PRID2011, iLIDS-VID och MARS har genomförts, och resultaten visar överlägsenheten i det föreslagna tillvägagångssättet. Person igen-identifiering, spjutman avstånd, oövervakad metod, video övervakning.
I REF föreslog de att ramar, där en person dyker upp, skulle delas upp i en uppsättning kluster.
Video-Based Person Re-Identification Using Unsupervised Tracklet Matching
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}