Att identifiera samma person över olika scener är en viktig men svår uppgift i intelligent videoövervakning. Dess största svårighet ligger i hur man bevarar likheten av samma person mot stora utseende och strukturvariationer samtidigt som man diskriminerar olika individer. I detta dokument presenterar vi en skalbar distansdriven inlärningsram baserad på det djupa neurala nätverket för personåteridentifiering, och visar sin effektivitet för att hantera de befintliga utmaningarna. Med tanke på träningsbilderna med klassetiketterna (person-ID) producerar vi först ett stort antal trioler, som var och en innehåller tre bilder, d.v.s. En person med en matchad referens och en missmatchad referens. Behandlar enheterna som ingång, bygger vi det konvolutionella neurala nätverket för att generera de skiktade representationer, och följa med L2-avståndet metrisk. Med hjälp av parameteroptimering tenderar vårt ramverk att maximera det relativa avståndet mellan det matchade paret och det missmatchade paret för varje tripletenhet. Dessutom är en icke-trivial fråga som uppstår med ramverket att trillingen organisationen kubiskt förstorar antalet träningstrillingar, eftersom en bild kan vara inblandade i flera trillingar. För att övervinna detta problem, utvecklar vi en effektiv triplet generation system och en optimerad lutning nedstigning algoritm, vilket gör beräkningsbelastningen beror främst på antalet ursprungliga bilder i stället för antalet tripletter. På flera utmanande databaser uppnår vår strategi mycket lovande resultat och överträffar andra state-of-the-art-strategier.
Ding m.fl. REF tillämpade tripletförlusten för att träna triplet djup ram för person omidentifiering.
C V ] 1 1 D ec 2 01 5 Deep Feature Learning with Relative Distance Comparison for Person Re-identification