Personåteridentifiering (re-id) lider av ett allvarligt ocklusionsproblem när det tillämpas på trånga offentliga platser. I detta dokument föreslår vi att man hämtar en helkropps personbild genom att använda en personbild med ocklusioner. Detta skiljer sig avsevärt från den konventionella personen åter-id problem där det antas att person bilder upptäcks utan någon ocklusion. Vi kallar på så sätt detta nya problem för återidentifieringen av den tillfångatagna personen. För att ta itu med detta nya problem föreslår vi en ny Uppmärksamhetsram för personkropp (AFPB) baserad på djupt lärande, bestående av 1) en Occlusion Simulator (OS) som automatiskt genererar artificiella ocklusioner för fullkropps person bilder, och 2) multi-task förluster som tvingar neurala nätverket inte bara att diskriminera en persons identitet utan också att avgöra om ett prov är från den ockluded datadistribution eller helkroppsdata distribution. Experiment på en ny ockluded person re-id dataset och tre befintliga riktmärken ändras för att inkludera helkropp person bilder och ockluded person bilder visar överlägsenheten av den föreslagna metoden.
För att ta itu med detta problem, Zhou et al. I REF föreslås multi-task förluster som tvingar nätverket att skilja mellan simulerade ockluderade prover och icke-slutförda prover, för att lära sig en robust funktion representation mot ocklusion.
Occluded Person Re-identification
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}