Att lösa problemet med personens omidentifiering har blivit viktigt för att förstå människors beteenden i ett multicamera-nätverk av icke-överlappande åsikter. I detta arbete tar vi upp problemet med återidentifiering ur ett fastställt verifieringsperspektiv. Mer specifikt har vi en liten uppsättning målpersoner på en bevakningslista (ett set) och vi syftar till att kontrollera om en frågebild av en person finns på denna bevakningslista. Detta skiljer sig från den befintliga personens återidentifieringsproblem genom att sonden verifieras mot en liten uppsättning kända personer men kräver mycket högre grad av verifieringsnoggrannhet med mycket begränsade provtagningsdata för varje kandidat i uppsättningen. Det vill säga, i stället för att erkänna alla på scenen, överväger vi att identifiera ett litet antal målpersoner mot icke-målpersoner när det bara finns ett begränsat antal målträningsprover och ett stort antal omärkta (okända) icke-målprover tillgängliga. I detta syfte utformar vi ett ramverk för överföringsutbildning för gruvdiskriminerande information från icke-målpersoners data för att lösa problemet med bevakningslistans verifieringsproblem. På grundval av det föreslagna tillvägagångssättet inför vi begreppen multishot- och enshot-kontroller. Vi utformar också nya kriterier för att utvärdera den föreslagna metoden för överföringslärande mot datamängderna i-LIDS och ETHZ.
I REF definieras ett ramverk för överföringsutbildning för att verifiera en sondperson mot en uppsättning mål mot en stor mängd omärkta data.
Transfer re-identification: From person to set-based verification
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}