Den enorma variansen av mänsklig pose och missanpassningen av upptäckta mänskliga bilder avsevärt öka sorten av person Re-Identi katjon (Re-ID). Dessutom krävs e cient Re-ID-system för att hantera de massiva visuella data som produceras av videoövervakningssystem. För att lösa dessa problem föreslår detta arbete en Global-Local-Alignment Descriptor (GLAD) och ett eektivt ramverk för indexering och hämtning. GLAD utnyttjar uttryckligen de lokala och globala signalerna i människokroppen för att skapa en diskriminerande och robust representation. Den består av delutdragnings- och deskriptorutbildningsmoduler, där flera delregioner upptäcks först och sedan är djupa neurala nätverk utformade för representationsinlärning i både lokala och globala regioner. En hierarkisk indexering och hämtning ram är utformad för att eliminera den enorma redundans i galleriet uppsättning, och påskynda online Re-ID förfarande. Omfattande experimentella resultat visar att GLAD uppnår konkurrenskraftig noggrannhet jämfört med toppmoderna metoder. Vårt hämtningsramverk accelererar avsevärt proceduren online Re-ID utan att förlora riktigheten. Därför har detta arbete potential att fungera bättre på person Re-ID uppgifter i verkliga scenarier.
I REF är kroppsposer/delar först upptäckta och djupa neurala nätverk är utformade för representationsinlärning på både de lokala delarna och i den globala regionen.
GLAD: Global-Local-Alignment Descriptor for Pedestrian Retrieval
{'venue': "MM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}