Omidentifieringen av ABSTRACT Person har nyligen väckt ett ökat intresse för datorseendet och säkerhetskritiska tillämpningar. I praktiken, på grund av dålig kvalitet på kameror eller långt avstånd från person, de fångade fotgängarvideor oftast lider av låg upplösning, vilket kommer att resultera i förlust av användbar information som finns i videor och göra person om-identifiering mellan låg upplösning (LR) och hög upplösning (HR) video (PRLHV) vara en utmanande uppgift. Problemet med PRLHV har dock inte studerats väl. I detta dokument föreslår vi en semi-couped kartläggning baserad uppsättning-till-fast distansundervisning (SMDL) metod för PRLHV. Särskilt genom att betrakta varje video som en uppsättning funktioner som extraheras från flera gångcykler, lär vi oss en diskriminerande set-to-set avstånd metrisk för att förbättra separerbarheten mellan videor från olika personer. För att minska inverkan av låg upplösning på distansundervisningen utformar vi en klusterbaserad halvkopplade kartterm för vårt arbetssätt, vilket kan minska variationen mellan funktioner i lågupplösningsvideor och högupplösta videor genom en halvkopplade kartmatris. Eftersom det inte finns några data för återidentifiering av fotgängare med låg upplösning under verkliga förhållanden hittills, bidrar vi med ett referensdataset för PRLHV med namngivna högupplösta och lågupplösta data för omidentifiering av videopersoner (HLVID). Även om denna datauppsättning är utmanande och svår att identifiera är det ett användbart försök till ytterligare studier om videobaserad återidentifiering av fotgängare med låg upplösning under den verkliga världen. De omfattande experimenten på den nyligen insamlade videodatauppsättningen visar att vårt arbetssätt fungerar bättre än de senaste personidentifieringsmetoderna i PRLHV-uppgiften. INDEX TERMS Distansutbildning, videobaserade datauppsättningar med låg upplösning, halvkopplade kartläggningar, personidentifiering.
När det gäller samma problem med överbemanning föreslog de i Ref ett semikopplat kartläggningsbaserat sätt att sätta in distansundervisning (SMDL).
High-Resolution and Low-Resolution Video Person Re-Identification: A Benchmark
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}