Abstrakt. Status-of-the-art person re-identification metoder söker robust person matchning genom att kombinera olika funktionstyper. Ofta är dessa funktioner implicit tilldelas med en enda vektor av globala vikter, som antas vara universellt bra för alla individer, oberoende av deras olika utseende. I denna studie visar vi att vissa egenskaper spelar en viktigare roll än andra under olika omständigheter. Följaktligen föreslår vi en ny oövervakad metod för att lära sig en bottom-up funktion betydelse, så funktioner som extraheras från olika individer vägs adaptivt drivs av deras unika och inneboende utseende attribut. Omfattande experiment på två offentliga dataset visar att egenskapskänslig funktionsvikt underlättar mer exakt personmatchning när den sammansmälts tillsammans med globala vikter som erhålls med hjälp av befintliga metoder.
Liu m.fl. I REF föreslogs ett oövervakat tillvägagångssätt för att lära sig en bottom-up mätning av funktionens betydelse, så att egenskaper som utvunnits från olika individer vägdes adaptivt drivet av deras utseende egenskaper.
Person reidentification: What features are important
{'venue': 'in ECCV Workshop on Person Re-identification', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}