De flesta av de föreslagna personomidentifieringsalgoritmerna genomför övervakad utbildning och testning på enstaka märkta dataset med liten storlek, så att direkt distribuera dessa utbildade modeller till ett storskaligt kameranätverk i verkligheten kan leda till dålig prestanda på grund av undermontering. Det är utmanande att stegvis optimera modellerna genom att använda de rikliga omärkta data som samlas in från måldomänen. För att ta itu med denna utmaning föreslår vi en oövervakad inkrementell inlärningsalgoritm, TFusion, som underlättas av överföringen lärande av fotgängares spatio-temporala mönster i måldomänen. Specifikt överför algoritmen först den visuella klassificeringen tränad från små märkta källdataset till omärkta måldatasetet för att lära sig fotgängarenas rumsliga temporalmönster. För det andra föreslås en Bayesiansk fusionsmodell för att kombinera de lärda spatio-temporala mönstren med visuella funktioner för att uppnå en avsevärt förbättrad klassificering. Slutligen föreslår vi ett "inlärning-to-rank" baserat förfarande för ömsesidig marknadsföring för att stegvis optimera klassificeringarna baserat på icke-märkta data i måldomänen. Omfattande experiment baserade på flera verkliga övervakningsdata utförs, och resultaten visar att vår algoritm får betydande förbättringar jämfört med de toppmoderna korsdatauppsättningen oövervakade personidentifieringsalgoritmer.
LV m.fl. REF föreslår en oövervakad inkrementell inlärningsalgoritm, med hjälp av överföringslärande av spatiotemporella mönster för fotgängare inom måldomänen.
Unsupervised Cross-Dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatial-Temporal Patterns
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}