När man betraktar person omidentifiering (re-ID) som en hämtningsprocess är omplacering ett viktigt steg för att förbättra dess exakthet. Men i den nya ID-gemenskapen har begränsade ansträngningar gjorts för att omvärdera, särskilt de helt automatiska, oövervakade lösningarna. I detta dokument föreslår vi en -ömsesidig kodningsmetod för att omvärdera resultaten. Vår hypotes är att om en bild av galleriet liknar sonden i de - ömsesidiga närmaste grannarna, är det mer sannolikt att det är en sann matchning. Specifikt, med tanke på en bild, areciprocal funktionen beräknas genom att koda dess -reciprocal närmaste grannar till en enda vektor, som används för omplacering under Jaccard avstånd. Det slutliga avståndet beräknas som kombinationen av det ursprungliga avståndet och Jaccard-avståndet. Vår omplaceringsmetod kräver ingen mänsklig interaktion eller några märkta data, så det är tillämpligt på storskaliga datauppsättningar. Experiment på den storskaliga marknaden-1501, CUHK03, MARS och PRW datauppsättningar bekräftar effektiviteten av vår metod 1. * Motsvarande författare 1 Källkoden är tillgänglig på begäran.
REF tillämpar k-reciprocal närmaste granne omrangering till re-ID-problemet.
Re-ranking Person Re-identification with k-Reciprocal Encoding
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}