Abstract-Person omidentifiering syftar till att matcha bilder av samma person över delade kameravyer, vilket är ett utmanande problem i multimediaanalys, multimediaredigering och innehållsbaserad mediesökning gemenskaper. Den stora utmaningen ligger i att bevara likheten mellan samma person över videofilmer med stora variationer i utseendet, samtidigt som olika individer diskrimineras. För att ta itu med detta problem tar konventionella metoder vanligtvis hänsyn till den parvisa likheten mellan personer genom att endast mäta avståndet från punkt till punkt. I detta dokument föreslår vi att man använder en djupinlärningsteknik för att modellera en ny uppsättning (S2S) avstånd, där understrykningsmålet fokuserar på att bevara kompaktiteten hos intraklassprover för varje kameravy, samtidigt som man maximerar marginalen mellan den intraklassade uppsättningen och interklassuppsättningen. S2S avståndsmåttet består av tre termer, nämligen klass-identitetsbegreppet, den relativa distansbegreppet och legaliseringsbegreppet. Klass-identitet termen håller den intraklass prover inom varje kameravy samlas, den relativa avstånd termen maximerar avståndet mellan den intraklass klass set och interclass som över olika kameravyer, och legalisering termen jämnar parametrarna för den djupa konvolutionella neurala nätverket. Som ett resultat kan den slutliga inlärda djupa modellen effektivt ta reda på det matchade målet till sond objektet bland olika kandidater i videogalleriet genom att lära sig diskriminativa och stabila funktioner representationer. Med hjälp av datauppsättningarna CUHK01, CUHK03, PRID2011 och Market1501 genomförde vi omfattande jämförande utvärderingar för att visa fördelarna med vår metod jämfört med de senaste metoderna. Index Terms-Person om-identifikation, inställd på att ställa in likhetsjämförelse, metrisk inlärning, djupt lärande.
Bortsett från punkt-till-punkt metrisk, Set-to-set (S2S) avstånd metrisk REF undersöks också, där understrykningsmålet fokuserar på att bevara kompaktiteten hos intraklass prover för varje kameravy, samtidigt som marginalen mellan intraklass set och interklass set maximeras.
Large Margin Learning in Set-to-Set Similarity Comparison for Person Reidentification
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}