Personåteridentifiering (re-id) är ett kritiskt problem i videoanalysapplikationer som säkerhet och övervakning. Publicering av flera datauppsättningar och kod för visionalgoritmer har underlättat snabba framsteg på detta område under de senaste åren. Det har dock blivit svårt att direkt jämföra re-id-algoritmer som rapporterats i litteraturen eftersom en mängd olika funktioner, experimentella protokoll och utvärderingsmått används. För att tillgodose detta behov presenterar vi en omfattande översyn och prestandautvärdering av enstaka och multi-shot re-id algoritmer. Det experimentella protokollet innehåller de senaste framstegen i både funktionsextraktion och metrisk inlärning. För att säkerställa en rättvis jämförelse har alla tillvägagångssätt implementerats med hjälp av ett enhetligt kodbibliotek som innehåller 11 funktionsextraheringsalgoritmer och 22 metriska inlärnings- och rankningstekniker. Alla metoder utvärderades med hjälp av en ny storskalig datauppsättning som nära efterliknar en verklig probleminställning, förutom 16 andra allmänt tillgängliga dataset: VIPeR, GRID, CAVIAR, DukeMTMC4ReID, 3DPeS, PRID, V47, WARD, SAIVT-SoftBio, CUHK01, CHUK02, CUHK03, RAiD, iLIDSVID, HDA+ och Market1501. Utvärderingskodbasen och resultaten kommer att göras allmänt tillgängliga för användning i samhället. Index Terms-Person om-identifikation, kameranätverk, videoanalys, riktmärke Ç R.J. Radke är med
I REF ) föreslås en systematisk utvärdering av personens nya id-uppgift genom att man införlivar de senaste framstegen inom både utvinning av funktioner och metrisk inlärning.
A Systematic Evaluation and Benchmark for Person Re-Identification: Features, Metrics, and Datasets
{'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']}