Personåteridentifiering (Re-ID) syftar till att matcha identiteter över icke-överlappande kameravyer. Forskare har föreslagit många övervakade Re-ID modeller som kräver mängder av korsvisa parvis märkta data. Detta begränsar deras skalbarhet till många applikationer där en stor mängd data från flera delade kameravyer är tillgänglig men omärkt. Även om vissa oövervakade Re-ID-modeller har föreslagits för att ta itu med skalbarhetsproblemet, lider de ofta av det synspecifika biasproblemet som orsakas av dramatiska avvikelser mellan olika kameravyer, t.ex. olika belysning, synvinklar och ocklusion. De dramatiska varianserna framkallar specifika funktionsförvrängningar i olika kameravyer, vilket kan vara mycket störande när det gäller att hitta korsvisa diskriminerande information för Re-ID i de oövervakade scenarierna, eftersom ingen etikettinformation finns tillgänglig för att lindra fördomarna. Vi föreslår att man uttryckligen tar itu med detta problem genom att lära sig ett oövervakat asymmetriskt avståndsmått baserat på korsvisa kluster. Det asymmetriska avståndsmåttet tillåter specifika funktionsomvandlingar för varje kameravy för att hantera de specifika funktionsförvrängningarna. Vi utformar sedan en ny oövervakad förlustfunktion för att bädda in det asymmetriska metriska i ett djupt neuralt nätverk, och därför utveckla en ny oövervakad djupram som kallas DEep Clustering-baserade Asymmetric MEtric Learning (DECAMEL). På så sätt lär sig DECAMEL gemensamt funktionen representation och den oövervakade asymmetriska metriska. DECAMEL lär sig en kompakt cross-view klusterstruktur av Re-ID-data, och på så sätt bidra till att minska den vyspecifika biasen och underlätta gruvdrift den potentiella korsvisa discriminativ information för oövervakad Re-ID. Omfattande experiment på sju referensdatauppsättningar vars storlekar spänner över flera order visar effektiviteten i vårt ramverk.
Ett representativt och upplysande exempel är REF: för att ta itu med det oövervakade åter-ID-problemet föreslog de en djup ram bestående av en CNN-funktionsextraktor och ett asymmetriskt metriska skikt så att funktionen från utsugare kommer att omvandlas specifikt enligt sikten för att bilda den slutliga funktionen i Euclidean utrymme.
Unsupervised Person Re-Identification by Deep Asymmetric Metric Embedding
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}