Deep Learning for Person Reidentification Using Support Vector Machines
المؤلفون المشاركون
Tang, Zhen-min
Xu, Mengyu
Yao, Yazhou
Yao, Lingxiang
Liu, Huafeng
Xu, Jingsong
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Due to the variations of viewpoint, pose, and illumination, a given individual may appear considerably different across different camera views.
Tracking individuals across camera networks with no overlapping fields is still a challenging problem.
Previous works mainly focus on feature representation and metric learning individually which tend to have a suboptimal solution.
To address this issue, in this work, we propose a novel framework to do the feature representation learning and metric learning jointly.
Different from previous works, we represent the pairs of pedestrian images as new resized input and use linear Support Vector Machine to replace softmax activation function for similarity learning.
Particularly, dropout and data augmentation techniques are also employed in this model to prevent the network from overfitting.
Extensive experiments on two publically available datasets VIPeR and CUHK01 demonstrate the effectiveness of our proposed approach.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Mengyu& Tang, Zhen-min& Yao, Yazhou& Yao, Lingxiang& Liu, Huafeng& Xu, Jingsong. 2017. Deep Learning for Person Reidentification Using Support Vector Machines. Advances in Multimedia،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1122389
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Mengyu…[et al.]. Deep Learning for Person Reidentification Using Support Vector Machines. Advances in Multimedia No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1122389
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Mengyu& Tang, Zhen-min& Yao, Yazhou& Yao, Lingxiang& Liu, Huafeng& Xu, Jingsong. Deep Learning for Person Reidentification Using Support Vector Machines. Advances in Multimedia. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1122389
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1122389
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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