I detta dokument presenterar vi en jämförande studie av lokala särdrag för uppgiften person (åter)identifiering. En kombinering av toppmoderna räntepunktersdetektorer och deskriptorer utvärderas. Experimenten är peiformerade på en ny dataset som vi gör allmänt tillgängliga för framtida forskning inom detta område. Resultaten visar att det finns betydande skillnader mellan de utvärderade deskriptorerna, där GLOH och SIFT överträffar både Shape Context och SURF-deskriptorerna. Den utvärderade räntepunkten descrip tors peiform lika bra, med en liten fördel för Hessian-Laplace detektorn. Harris-Affine och Hessian Affine invariant region detektorer ger inte någon peiformance fördel och motiverar därför inte deras extra beräkningskostnader.
Bauml och Stiefelhagen REF utvärderade olika lokala funktioner för person omidentifiering i bildsekvenser.
Evaluation of local features for person re-identification in image sequences
{'venue': '2011 8th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS)', 'journal': '2011 8th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}