Abstract-matcha människor över flera kameravyer som kallas person omidentifiering är ett utmanande problem på grund av den förändring i utseendet som orsakas av varierande ljusförhållanden. Den upplevda färgen på motivet verkar vara annorlunda under olika belysningar. Tidigare verk använder färg som det är eller ta itu med dessa utmaningar genom att designa färgrymder med fokus på en specifik kö. I det här dokumentet föreslår vi ett tillvägagångssätt för att lära sig färgmönster från pixlar provtagna från bilder över två kameravyer. Intuitionen bakom detta arbete är att även om varierande ljusförhållanden över vyer påverkar pixelvärden av samma färg, bör den slutliga representationen av en viss färg vara stabil och invariant till dessa variationer, dvs, de bör kodas med samma värden. Vi modellerar färgfunktionsgenerering som ett inlärningsproblem genom att gemensamt lära sig en linjär omvandling och en ordbok för att koda pixelvärden. Vi analyserar också olika fotometriska invarianta färgrymder samt populära färgbeständighetsalgoritm för personreidentifikation. Med färg som den enda signalen, jämför vi vår strategi med alla de fotometriska invarianta färgrymder och visa överlägsen prestanda över alla av dem. Tillsammans med andra inlärda funktioner på låg nivå och hög nivå får vi lovande resultat i VIPeR, Person Re-ID 2011, och CAVIAR4REID-datauppsättningar.
Varior m.fl. REF lärde sig färgmönster från pixlar provtagna från bilder över kameravyer, som tar itu med utmaningen med olika belysningar av den upplevda färgen på objekt.
Learning Invariant Color Features for Person Reidentification
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}