Personåteridentifieringsnoggrannheten kan förbättras avsevärt med tanke på ett träningsset som visar förändringar i utseendet i samband med de två kameror som inte överlappar varandra. Här testar vi om denna fördel kan bibehållas när direkt annoterade träningsset inte är tillgängliga för alla kamerapar på plats. Med tanke på de träningsset som fångar korrespondenser mellan kamerorna A och B och ett annat träningsset som fångar korrespondenser mellan kamerorna B och C, ger den Transitive Re-IDentification Algoritm (TRID) som föreslås här en klassificering för (A,C) utseendepar. Den föreslagna metoden bygger på statistisk modellering och använder en marginaliseringsprocess för slutsatsen. Detta tillvägagångssätt minskar avsevärt den notation ansträngning som ingår i ett inlärningssystem, som går ner från O(N 2 ) till O(N), för en webbplats som innehåller N-kameror. Vid tillägg av kamera (N + 1) krävs dessutom endast ett inter-camera träningsset för att fastställa alla korrespondenser. I våra experiment fann vi att metoden är effektiv och mer exakt än den konkurrerande kamerans invarianta tillvägagångssätt.
I REF användes metoder för överföringslärande i en slutledningsproblemmiljö för att minska det notationsarbete som ingår i ett inlärningssystem.
Transitive Re-identification.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}