![](/images/graphics-bg.png)
Co-Metric Learning for Person Re-Identification
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Person re-identification, aiming to identify the same pedestrian images across disjoint camera views, is a key technique of intelligent video surveillance.
Although existing methods have developed both theories and experimental results, most of effective ones pertain to fully supervised training styles, which suffer the small sample size (SSS) problem a lot, especially in label-insufficient practical applications.
To bridge SSS problem and learning model with small labels, a novel semisupervised co-metric learning framework is proposed to learn a discriminative Mahalanobis-like distance matrix for label-insufficient person re-identification.
Different from typical co-training task that contains multiview data originally, single-view person images are firstly decomposed into pseudo two views, and then metric learning models are produced and jointly updated based on both pseudo-labels and references iteratively.
Experiments carried out on three representative person re-identification datasets show that the proposed method performs better than state of the art and possesses low label sensitivity.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Leng, Qingming. 2018. Co-Metric Learning for Person Re-Identification. Advances in Multimedia،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118422
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Leng, Qingming. Co-Metric Learning for Person Re-Identification. Advances in Multimedia No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118422
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Leng, Qingming. Co-Metric Learning for Person Re-Identification. Advances in Multimedia. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118422
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1118422
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)