Detta dokument tar upp problemet med hantering av rumsliga avvikelser på grund av förändringar i kameravyn eller variationer i mänskliga funktioner i personomidentifiering. Vi introducerar först ett booster-baserat tillvägagångssätt för att lära sig en korrespondens struktur som indikerar patch-wise matchande sannolikheter mellan bilder från ett mål kamerapar. Den lärda korrespondensstrukturen kan inte bara fånga det rumsliga korrespondensmönstret mellan kamerorna, utan också hantera synvinkeln eller mänsklig-pose variation i enskilda bilder. Vi introducerar ytterligare en global matchningsprocess. Det integrerar en global matchningsbegränsning över den lärda korrespondensstrukturen för att utesluta korsvisa avvikelser under bildlappsmatchningsprocessen och därmed uppnå en mer tillförlitlig matchningspoäng mellan bilder. Experimentella resultat på olika datauppsättningar visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF införde ett booster-baserat tillvägagångssätt för att lära sig en korrespondensstruktur som indikerar de lappvis matchande sannolikheterna mellan bilder från ett målkamerapar.
Person Re-Identification with Correspondence Structure Learning
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}