Att matcha människor över icke-överlappande kameravyer, så kallad personåteridentifiering, är en utmaning på grund av bristen på rumsliga och tidsmässiga begränsningar och stora visuella förändringar som orsakas av variationer i siktvinkel, belysning, bakgrundsförlamning och ocklusion. För att ta itu med dessa utmaningar syftar de flesta tidigare tillvägagångssätt till att extrahera visuella egenskaper som är både distinkta och stabila under utseende förändringar. De flesta visuella egenskaper och deras kombinationer under realistiska förhållanden är dock varken stabila eller särskiljande och bör därför inte användas urskillningslöst. I detta dokument föreslår vi att personen återidentifieras som ett problem med distansundervisningen, som syftar till att lära sig det optimala avståndet som kan maximera matchningsnoggrannheten oavsett val av representation. I detta syfte introducerar vi en ny modell för Probabilistic Relative Distance Comparison (PRDC), som skiljer sig från de flesta befintliga metoder för distansundervisning, i stället för att minimera variation inom klassen samtidigt som den maximerar variation inom klassen, det syftar till att maximera sannolikheten för ett par äkta match med ett mindre avstånd än ett fel matchpar. Detta gör vår modell mer tolerant mot utseendeförändringar och mindre mottaglig för modellövermontering. Omfattande experiment utförs för att visa att 1) genom att formulera personens omidentifieringsproblem som ett problem för distansundervisning, kan märkbar förbättring av matchningsnoggrannheten uppnås mot konventionella personers omidentifieringsmetoder, vilket är särskilt viktigt när utbildningsprovet är litet, och 2) vårt PRDC överträffar inte bara befintliga metoder för distansundervisning utan också alternativa inlärningsmetoder som bygger på att öka och lära sig att rangordna.
Till exempel Zheng et al. REF formulerar omidentifiering av personer som ett problem med distansundervisning oavsett val av representation.
Person re-identification by probabilistic relative distance comparison
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}