Key points are not available for this paper at this time.
إعادة تحديد هوية شخص ما عبر مشاهد كاميرات متعددة غير متصلة هو أمر مهم للمراقبة الذكية بالفيديو، وتجارة التجزئة الذكية والعديد من التطبيقات الأخرى. ومع ذلك، فإن طرق إعادة تحديد الهوية الموجودة تواجه تحديات بسبب الحجب الشامل للأشخاص وتعاني من تدهور الأداء. تقترح هذه الورقة نموذجًا جديدًا مقاومًا للحجب وغير معتمد على المحاذاة لتحديد هوية الأشخاص المحجوبين وتوسع تطبيقه إلى سيناريوهات واقعية ومكتظة. يعتمد النموذج المقترح أولاً على الشبكة التلافيفية بالكامل (FCN) وتجميع الهرم لاستخراج ميزات الهرم المكاني. ثم يتم تطوير نهج مطابقة غير معتمد على المحاذاة يسمى إعادة بناء الهرم الواعي للخلفية (FPR) لحساب درجات المطابقة بدقة بين الأشخاص المحجوبين، بغض النظر عن أحجامهم ومقاييسهم المختلفة. يستخدم FPR الخطأ الناتج عن إعادة البناء القوية على ميزات الهرم المكاني لقياس التشابهات بين شخصين. والأهم من ذلك، أننا نصمم مولد احتمال الخلفية الحساس للحجب الذي يركز أكثر على أجزاء جسم الإنسان النظيفة لتعزيز حساب التشابه مع تلوث أقل من الحجب. يمكن دمج FPR بسهولة في أي نماذج تحديد هوية للأشخاص من البداية إلى النهاية. تتضح فعالية الأسلوب المقترح بوضوح من خلال النتائج التجريبية (دقة المرتبة الأولى) على ثلاثة مجموعات بيانات لأشخاص محجوبين: تحديد الهوية الجزئي (78.30%)، iLIDS الجزئي (68.08%)، تحديد الهوية المحجوبة (81.00%)، وثلاث مجموعات بيانات معيارية للأشخاص: Market1501 (95.42%)، DukeMTMC (88.64%)، CUHK03 (76.08%).
درست هي وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.