Abstrakt. Personåteridentifiering syftar till att upprätthålla identiteten för en individ på olika platser genom olika icke-överlappande kameravyer. Problemet är i grunden utmanande på grund av variationer i utseendet till följd av olika poser, belysning och konfigurationer av kameravyer. För att ta itu med dessa svårigheter föreslår vi en ny visuell ordsammankomstmodell. Vi kartlägger först varje pixel av en bild till ett visuellt ord med hjälp av en kodbok, som lärs på ett oövervakat sätt. Utseendet omvandling mellan kameravyer kodas av en co-occurrence matris av visuella ord gemensamma distributioner i sond och galleri bilder. Vår utseendemodell står naturligtvis för rumsliga likheter och variationer som orsakas av pose, belysning och konfiguration förändras över kameravyer. Linjära SVMs tränas sedan som klassificerare med hjälp av dessa co-occurence deskriptorer. På VIPeR [1] och CUHK Campus [2] uppnår vår metod 83,86% och 85,49% vid rank 15 på Cumulative Match Characteristic (CMC) kurvor, och slår de senaste resultaten med 10,44% och 22,27%.
I REF tillämpades samtidig förekomst på problemet med återidentifiering av personer.
A Novel Visual Word Co-occurrence Model for Person Re-identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}