Abstract-Person återidentifiering i en icke-överlappande multicamera scenario är en öppen utmaning i datorseende på grund av de stora förändringar i utseendet som orsakas av variationer i visningsvinkel, belysning, bakgrund skräp, och ocklusion över flera kameror. Som ett resultat av dessa variationer, funktioner som beskriver samma person förvandlas mellan kameror. För att modellera omvandlingen av funktioner är funktionsutrymmet ickelinjärt förvrängt för att få "varpfunktioner". Varpfunktionerna mellan två instanser av samma mål bildar uppsättningen av möjliga warpfunktioner medan de mellan instanser av olika mål bildar uppsättningen av ogenomförbara warpfunktioner. I detta arbete, bygger vi på observationen att funktioner omvandlingar mellan kameror ligger i en icke-linjär funktion utrymme av alla möjliga funktionsomvandlingar. Utrymmet som består av alla möjliga och ogenomförbara warpfunktioner är warpfunktionsutrymmet (WFS). Vi föreslår att lära oss en särskiljande yta som separerar dessa två uppsättningar warpfunktioner i WFS och att på nytt identifiera personer genom att klassificera en testvarpfunktion som möjlig eller ogenomförbar. Mot detta mål används en kategorisering av Random Forest (RF) som effektivt väljer warpfunktionskomponenterna beroende på deras betydelse för att separera de möjliga och de ogenomförbara warpfunktionerna i WFS. Omfattande experiment på fem datauppsättningar utförs för att visa att det föreslagna tillvägagångssättet är överlägset jämfört med de senaste metoderna för omidentifiering av personer. Vi visar att vårt tillvägagångssätt överträffar alla andra metoder när stora ljusvariationer övervägs. Samtidigt har det visat sig att vår metod når den bästa genomsnittliga prestandan över flera kombinationer av dataseten, vilket visar att vår metod inte bara är utformad för att möta en specifik utmaning som en viss dataset utgör.
I ett nyligen utfört arbete REF föreslog författarna warpfunktionsutrymme (WFS) för att lära sig omvandlingen av funktioner med hjälp av en dynamisk tidsvarningsbaserad algoritm från en uppsättning manuellt märkta data, och använde omvandlingarna i ett diskriminativt ramverk.
Re-Identification in the Function Space of Feature Warps
{'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']}