Återidentifiering av individer över kameranätverk med begränsade eller inga överlappande synfält är fortfarande en utmaning trots betydande forskningsinsatser. I detta dokument föreslår vi användning, och i stor utsträckning utvärdera prestandan, av fyra alternativ för om-ID-klassificering: legaliserad Parwise Constrified Component Analysis, kärnan Local Fisher Discriminant Analysis, Marginal Fisher Analysis och en rankning ensemble röstningsschema, som används i samband med olika storlekar av uppsättningar av histogram-baserade funktioner och linjära, χ 2 och RBF-χ 2 kärnor. Jämförelser mot state-of-art visar betydande förbättringar i prestanda mätt både i termer av Kumulativ Match Characteristic kurvor (CMC) och Andel av osäkerhet borttagen (PUR) poäng på utmanande VIPeR, iLIDS, CAVIAR och 3DPeS datauppsättningar.
I REF, Xiong et al. tillämpade flera matchningsmetoder på kärnrymden inklusive linjära, χ 2 och RBF- χ 2 kärnor.
Person Re-Identification Using Kernel-Based Metric Learning Methods
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}