中等程度换衣条件下的基于轮廓草图的人员重识别
计算机视觉与模式识别
2020-02-10 v1
摘要
人员重识别（re-id）是在不同摄像机视角下匹配行人图像的过程，是视觉监控中的一项重要任务。近期观察到 re-id 的显著发展，现有多数模型严重依赖颜色外观，并假设行人在不同摄像机视角下不更换衣服。然而，当在不同地点和不同时间追踪某人（例如犯罪嫌疑人）且其更换了衣服时，这一局限会成为 re-id 的问题，导致大多数现有方法失效，因为它们严重依赖颜色外观，从而倾向于将某人匹配到穿着相似衣服的另一人。在本文中，我们将换衣条件下的人员重识别称为“跨衣人员重识别”。特别地，作为基于可见光图像解决该问题的首次尝试，我们考虑一个人仅中等程度换衣的情况；即我们假设一个人穿着厚度相近的衣服，因此在短时间内天气未显著变化时人的形状不会明显改变。我们基于行人图像的轮廓草图进行跨衣人员重识别，以利用人体形状而非颜色信息来提取对中等程度换衣具有鲁棒性的特征。由于缺乏用于跨衣人员重识别的大规模数据集，我们贡献了一个新数据集，包含来自221个身份的33698幅图像。我们的实验说明了跨衣人员重识别的挑战，并证明了我们所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2002.02295,
title = {Person Re-identification by Contour Sketch under Moderate Clothing Change},
author = {Qize Yang and Ancong Wu and Wei-Shi Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.02295},
year = {2020}
}
备注
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