摄像机网络中自动行人重识别与摄像机网络拓扑推断的统一框架
计算机视觉与模式识别
2017-10-03 v5
摘要
由于摄像机与人员数量庞大导致的时空不确定性和高复杂性，大规模多摄像机网络中的行人重识别是一项具有挑战性的任务。为应对这些困难，应提供诸如摄像机网络拓扑等附加信息，而这也难以自动估计。在本文中，我们提出了一个统一框架，联合解决行人重识别与摄像机网络拓扑推断两个问题。所提框架考虑了通用的多摄像机网络环境。为有效展示所提框架的优越性，我们还提供了一个具有完整标注的新的行人重识别数据集，名为SLP，采集于同步多摄像机网络中。实验结果表明，所提方法对行人重识别和摄像机拓扑推断任务均具良好前景。
引用
@article{arxiv.1704.07085,
title = {Unified Framework for Automated Person Re-identification and Camera Network Topology Inference in Camera Networks},
author = {Yeong-Jun Cho and Jae-Han Park and Su-A Kim and Kyuewang Lee and Kuk-Jin Yoon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.07085},
year = {2017}
}
备注
Accepted to International Workshop on Cross-domain Human Identification (in conjunction with ICCV), 2017