إعادة تحديد الهوية بواسطة السمات

تحديد شخص مستهدف بصريًا بشكل موثوق في بيئة مزدحمة تُراقب بواسطة شبكة كاميرات موزعة أمر بالغ الأهمية للعديد من المهام في إدارة معلومات الأعمال، ومراقبة الحدود، والوقاية من الجريمة. إن إعادة تحديد هوية المرشح البشري تلقائيًا من فيديو CCTV في الفضاء العام تمثل تحديًا بسبب الاختلافات في الميزات البصرية المكانية الزمنية والتشابه البصري القوي بين الأشخاص المختلفين، مع قلة دقة وجودة بيانات الفيديو. في هذا العمل، نقترح طريقة جديدة لإعادة تحديد الهوية تتعلم اختيار وإعطاء وزن للسمات الدلالية من المستوى المتوسط لوصف الأشخاص. على وجه التحديد، يتعلم النموذج تمثيل الميزات المعتمد على السمات والأجزاء. وهذا يختلف عن، ويكمل، الميزات الأساسية الموجودة لإعادة تحديد الهوية التي تعتمد فقط على الإحصائيات من الأسفل إلى الأعلى لاختيار الميزات، والتي تحد من القدرة على التمييز والتعرف بشكل موثوق على المظاهر البصرية للأشخاص المستهدفين الذين يظهرون في مشاهد كاميرا مختلفة تحت درجات معينة من الحجب بسبب الازدحام. تُظهر تجاربنا فعالية نهجنا مقارنةً بتمثيلات الميزات الموجودة عند تطبيقها على مجموعات بيانات معيارية.