Abstract-Person återidentifiering är att söka en korrekt match för en person av intresse över vyer bland ett stort antal bedragare. Det innebär vanligtvis två förfaranden av icke-linjära funktionsextraktioner mot dramatiska utseendeförändringar, och efterföljande diskriminativa analys för att minska intrapersonella variationer samtidigt öka interpersonella skillnader. I detta dokument introducerar vi en hybridarkitektur som kombinerar Fisher vektorer och djupa neurala nätverk för att lära sig icke-linjära representationer av personbilder till ett utrymme där data kan vara linjärt åtskiljbara. Vi förstärker en Linear Discriminant Analysis (LDA) på toppen av det djupa neurala nätverket så att linjärt separerbara latenta representationer kan läras på ett end-to-end-sätt. Genom att optimera en objektiv funktion modifierad från LDA, drivs nätverket att producera funktioner distributioner som har en låg varians inom samma klass och hög varians mellan klasser. Målet är i huvudsak härlett från det allmänna LDA eigen value problemet och gör det möjligt att träna nätverket med stokastisk lutning nedstigning och bakåt-propagate LDA gradienter för att beräkna de gradienter som är inblandade i Fisher vektorkodning. För utvärdering testar vi vår strategi för fyra referensdatauppsättningar i personidentifiering (VIPeR [1], CUHK03 [2], CUHK01 [3], och Market1501 [4]). Omfattande experiment på dessa riktmärken visar att vår modell kan uppnå toppmoderna resultat.
En hybrid metod REF matade fiskarna vektorer (bestående av handgjorda SIFT och färgfunktioner) in i djupa neurala nätverk för att lära sig linjärt separerbart djup utrymme och optimeringen av linjära diskriminantanalys (LDA) baserad objektiv funktion används för att lösa problemet personhämtning.
Deep Linear Discriminant Analysis on Fisher Networks: A Hybrid Architecture for Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}