Personåteridentifiering (Re-ID) syftar till att matcha personbilder tagna från två icke-överlappande kameror. I detta dokument, en djup hybrid likhet lärande (DHSL) metod för person Re-ID baserat på en konvolution neurala nätverk (CNN) föreslås. I vårt tillvägagångssätt, en lätt CNN-inlärning funktion par för ingångsbild paret extraheras samtidigt. Därefter beräknas både den elementvisa absoluta skillnaden och multiplikationen av CNN inlärningsfunktionen par. Slutligen är en hybrid liknande funktion utformad för att mäta likheten mellan funktionen par, som realiseras genom att lära en grupp av viktkoefficienter för att projicera den elementvisa absoluta skillnaden och multiplikation till en likhet poäng. Följaktligen kan den föreslagna DHSL-metoden rimligen tilldela komplexa funktioner lärande och metrisk inlärning i ett CNN, så att prestandan hos person Re-ID förbättras. Experiment på tre utmanande person Re-ID databaser, QMUL GRID, VIPeR, och CUHK03, illustrerar att den föreslagna DHSL-metoden är överlägsen flera state-of-the-art person Re-ID metoder. Index Terms-Metrisk inlärning, konvolution neurala nätverk, djup hybrid likhet lärande, person om-identifikation (Re-ID).
Zhu m.fl. REF föreslår en metod för djup hybridlikviditetslärande (DHSL) för att matcha personbilder.
Deep Hybrid Similarity Learning for Person Re-Identification
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}