Abstract-The synvinkel variabilitet över ett nätverk av icke-överlappande kameror är ett utmanande problem som påverkar person om-identifiering prestanda. I detta dokument undersöker vi hur man kan minska dubbelseendet genom att lära sig mycket diskriminerande djupa drag under överinseende av en ny förlustfunktion. Det föreslagna målet består av två termer, styrmetacentrumtermen och den förbättrade centraspridningstermen, som styr utbildningsprocessen till att bryta effektiva intraklass- och interklassrelationer inom identitetsområdet. Effekten av vår förlustövervakning är att generera ett mer utökat funktionsutrymme av kompakta klasser där den totala nivån av inter-identities interferens minskas. Jämfört med de befintliga metrisk inlärningstekniker, har detta tillvägagångssätt fördelen att uppnå en bättre optimering eftersom det gemensamt lär sig inbäddning och metrisk kontextuellt. Vår teknik, genom att avfärda sidokällor av prestandavinst, visar sig förbättra CNN invarians till synvinkel utan att medföra ökad utbildning komplexitet (som i Siamese eller tripletter nätverk) och överträffar många relaterade state-of-the-art tekniker på marknaden-1501 och CUHK03.
I tidigare studier, en fyrdubbla förlust utformades för att identifiera människor enligt globala funktioner. Och sen Borgia et al. I REF föreslogs en förlustövervakning för att skapa ett mer utvidgat globalt funktionsutrymme för kompakta klasser där den totala graden av interidentiteternas interferens minskade.
Cross-View Discriminative Feature Learning for Person Re-Identification
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}