Mänsklig omidentifiering definieras som ett krav för att avgöra om en viss individ redan har dykt upp över ett nätverk av kameror. Detta problem är särskilt svårt på grund av betydande utseende förändringar i olika kameravyer. För att återidentifiera människor bör en mänsklig signatur hantera skillnader i belysning, pose och kameraparametrar. Vi föreslår en ny utseendemodell som kombinerar information från flera bilder för att få mycket diskriminerande mänsklig signatur, kallad Mean Riemannian Covariance Grid (MRCG). Metoden utvärderas och jämförs med state of the art med hjälp av benchmarking videosekvenser från ETHZ och i-LIDS datauppsättningar. Vi visar att det föreslagna tillvägagångssättet överträffar de senaste metoderna. Slutligen visas resultaten av vår strategi på två andra mer relevanta datauppsättningar.
För att få mycket diskriminerande mänsklig signatur, Bak et al. REF föreslår Riemannian Covariance Grid (MRCG) för att kombinera information från flera bilder.
Multiple-shot human re-identification by Mean Riemannian Covariance Grid
{'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']}