Abstract-Person omidentifiering (re-id) syftar till att matcha människor över icke-överlappande kameravyer. Hittills används det RGB-baserade utseendet i stor utsträckning i de flesta befintliga verk. Men när människor visade sig i extrem belysning eller bytte kläder, RGB utseende-baserade re-id metoder tenderade att misslyckas. För att övervinna detta problem, föreslår vi att utnyttja djup information för att ge mer invariant kropp form och skelett information oavsett belysning och färgförändring. Mer specifikt, vi utnyttjar djup voxel covariance deskriptor och ytterligare föreslå en lokalt rotation invariant djup form deskriptor som kallas Eigen djup funktion för att beskriva fotgängare kroppsform. Vi bevisar att avståndet mellan två covariansmatriser på Riemannska grenröret motsvarar det euklideiska avståndet mellan motsvarande Eigendjup. Dessutom föreslår vi en coreized implicita funktion överföringsschema för att uppskatta Eigendeeplic funktion implicit från RGB-avbildning när djupinformation inte är tillgänglig. Vi finner att kombination av de uppskattade djupfunktionerna med RGB-baserade utseendefunktioner ibland kan bidra till att bättre minska visuella tvetydigheter i utseendet som orsakas av belysning och liknande kläder. Effektiviteten hos våra modeller validerades på allmänt tillgängliga djup gångdata jämfört med relaterade metoder för personåteridentifiering.
I REF föreslås en djupformig deskriptor som kallas eigendjup för att extrahera beskrivande egenskaper från djupdomänen.
Robust Depth-based Person Re-identification
{'venue': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'journal': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}