वीडियो-आधारित व्यक्ति पुनः पहचान के लिए संकुचित उपस्थिति प्रतिनिधित्व सीखना

यह पत्र कई कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNNs) का उपयोग करके वीडियो-आधारित व्यक्ति पुनः पहचान के लिए एक नवीन दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। पिछले कामों के विपरीत, हम पूरे अनुक्रम के बजाय कई फ्रेम से संक्षिप्त लेकिन अंतरात्मक उपस्थिति प्रतिनिधित्व निकालने का इरादा रखते हैं। विशेष रूप से, एक वीडियो को ध्यान में रखते हुए, प्रतिनिधि फ्रेम को लगातार फ्रेम के चलने की प्रोफ़ाइल के आधार पर चुना जाता है। चयनित प्रतिनिधि फ्रेम की विशेषताओं को संकुचित विवरण के लिए सीखने और संकलित करने के लिए विशेषता पूलिंग के साथ एक बहु-सीएनएन आर्किटेक्चर का प्रस्ताव किया गया है। प्रयोग बेंचमार्क डेटासेट पर किए गए हैं ताकि प्रस्तावित विधि की मौजूदा व्यक्ति पुनः पहचान दृष्टिकोणों पर श्रेष्ठता को प्रदर्शित किया जा सके।