法医应用中基于文本的行人检索的生成式单类模型
计算机视觉与模式识别
2016-11-21 v1
摘要
自动法医图像分析协助刑事调查专家在图像中搜索可疑人员、检测异常行为以及进行身份匹配。本文中，我们提出一种行人检索系统，该系统使用文本查询（例如“黑色长裤和绿色衬衫”）作为描述，并采用带离群点过滤的单类生成式颜色模型来表示图像，既用于训练模型也用于执行搜索。该方法根据其满足法医检索系统需求的效率进行评估：有限标注、鲁棒性、可扩展性、适应性以及计算成本。所提出的生成式方法与相应的判别式方法进行了比较。实验在三个不同数据库中使用一系列查询进行。实验表明，所评估的两种算法提供平均检索性能并可适应新数据集。所提出的生成式算法相较于判别式算法具有一些优势，特别是其能用极少训练样本工作的能力，以及当训练样本数量增加时其低得多的计算需求。
引用
@article{arxiv.1611.05915,
title = {Generative One-Class Models for Text-based Person Retrieval in Forensic Applications},
author = {David Gerónimo and Hedvig Kjellström},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.05915},
year = {2016}
}