基于图的人体特征签名用于行人重识别
计算机视觉与模式识别
2021-04-20 v2
摘要
行人重识别（ReID）的任务是跨多个非重叠摄像头视角匹配同一人的图像。由于视觉因素的变化，先前工作已探究了行人身份、身体部位和属性如何有益于行人 ReID 问题。然而，属性之间、身体部位之间以及各属性内部的关联尚未被充分利用。本文中，我们提出一种新方法，将详细的行人描述（属性标签）和视觉特征（身体部位与全局特征）有效聚合为一个图，即基于图的人体特征签名（Graph-based Person Signature），并利用图卷积网络学习行人视觉签名的拓扑结构。该图被集成到一个多分支多任务框架中用于行人重识别。我们在两个大规模数据集（包括 Market-1501 和 DukeMTMC-ReID）上进行了广泛实验以证明所提方法的有效性。我们的方法在现有最优结果中取得了具竞争力的表现，并优于其他基于属性或掩码引导的方法。
引用
@article{arxiv.2104.06770,
title = {Graph-based Person Signature for Person Re-Identifications},
author = {Binh X. Nguyen and Binh D. Nguyen and Tuong Do and Erman Tjiputra and Quang D. Tran and Anh Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.06770},
year = {2021}
}
备注
Accepted in CVPR 2021 Workshops