论文笔记7 --(ReID)Video-based Person Re-identification via Self Paced Weighting
《Video-based Person Re-identification via Self Paced Weighting》
论文:http://mmap.whu.edu.cn/wp-content/uploads/2017/11/aaai-18_wenjun_huang.pdf
这是AAAI2018的一篇关于视频Person Re-ID的论文,作者从自身的步态考虑,将行人的视频序列分成多个子序列,然后使用自身步态奇异值检测的方法对各个序列评估其噪声,最后对各个子序列求出两个序列的最终距离。
现在的Re-ID还是集中在静态图片上,每个人仅有很少的几张图片,在实际中是很受限制的,而且很难保证该图片就是高质量的图片。在视频分割上,有通过光流法检测行走周期分割区域的;但是光流法因为噪声影响过大。所以剔除噪声的序列就很重要。
主要思想 :
1、通过噪音程度的不同来分割区域,希望不同的区域有着统一的状态,充满噪声或者很干净;
2、算法应该能够测量不同序列的噪声情况,并提供鲁棒的度量。
首先作者通过提出的SPW方法
来划分不同的序列,使用SPOD的方法
来消除噪音的子序列的影响,最后提出了多对的度量学习方法计算视频序列的距离。
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