Abstract-This paper tar upp problemet med att hantera rumsliga avvikelser på grund av kamera-vy förändringar eller humanpose variationer i person-om-identifikation. Vi introducerar först ett booster-baserat tillvägagångssätt för att lära sig en korrespondens struktur, vilket indikerar patchwise matchande sannolikheter mellan bilder från en målkamera par. Den lärda korrespondensstrukturen kan inte bara fånga det rumsliga korrespondensmönstret mellan kamerorna utan också hantera synvinkeln eller den mänskliga variationen i enskilda bilder. Vi inför också en global begränsningsbaserad matchningsprocess. Det integrerar en global matchningsbegränsning över den lärda korrespondensstrukturen för att utesluta korsvisa avvikelser under bildlappsmatchningsprocessen och därmed uppnå en mer tillförlitlig matchningspoäng mellan bilder. Slutligen utvidgar vi också vårt tillvägagångssätt genom att införa ett system med flera strukturer, som lär oss en uppsättning lokala korrespondensstrukturer för att fånga de rumsliga korrespondensen sub-mönster mellan ett kamerapar, för att hantera de rumsliga avvikelserna mellan enskilda bilder på ett mer exakt sätt. Experimentella resultat på olika datauppsättningar visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
Lin m.fl. REF lärde sig en korrespondensstruktur för att fånga det patch-wise rumsliga mönstret, och föreslog en global matchningsbegränsning för att utesluta korsvisa avvikelser.
Learning Correspondence Structures for Person Re-Identification
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}