光照自适应行人重识别
计算机视觉与模式识别
2020-04-24 v2
摘要
多数行人重识别（ReID）方法假设行人图像在相对相似的光照条件下采集。现实中，长期行人检索十分常见，行人图像常在一天中不同时间、不同光照条件下采集。此时，现有ReID模型的性能往往急剧下降。本文解决带光照变化的ReID问题，并将其命名为{\em 光照自适应行人重识别（IA-ReID）}。我们提出一种光照-身份解耦（IID）网络，以消除不同尺度的光照影响，同时保留个体身份信息。为展示光照问题并评估我们的模型，我们构建了两个具有广泛光照变化的大规模模拟数据集。在模拟数据集与真实图像上的实验结果证明了所提框架的有效性。
引用
@article{arxiv.1905.04525,
title = {Illumination-Adaptive Person Re-identification},
author = {Zelong Zeng and Zhixiang Wang and Zheng Wang and Yinqiang Zheng and Yung-Yu Chuang and Shin'ichi Satoh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.04525},
year = {2020}
}
备注
Accepted by TMM