Lära semantiska attribut för person om-identifiering och beskrivning-baserad personsökning har fått ökat intresse på grund av attributens stora potential som en pose och vy-invariant representation. Befintliga attributcentriska tillvägagångssätt har dock hittills underutvecklat de senaste konventionella tillvägagångssätten. Detta beror på deras icke skalbara behov av omfattande domän (kamera) specifik annotering. I detta dokument presenterar vi ett nytt semantiskt tillvägagångssätt för lärande för person omidentifiering och sökning. Vår modell är tränad på befintliga modefotografier dataset - antingen svagt eller starkt märkta. Det kan sedan överföras och anpassas för att ge en kraftfull semantisk beskrivning av övervakning person upptäckter, utan att kräva övervakning domän övervakning. Den resulterande representationen är användbar för både oövervakade och övervakade personers återidentifiering och för att uppnå toppmoderna respektive nära toppmoderna resultat. Dessutom, som en semantisk representation gör det möjligt att integrera beskrivningsbaserad personsökning inom samma ram. 978-1-4673-6964-0/15/$31.00 ©2015 IEEE
Till exempel Shi et al. REF presenterar en ny semantisk attribut inlärningsmodell som utbildades på en modefotografering dataset och anpassades för att ge en semantisk beskrivning för person omidentifiering.
Transferring a semantic representation for person re-identification and search