抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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人物再認識は,ここ数年の間にヒト解析地域を特別なattentionbyを集めてきた。この分野における課題を解決するために,多くの研究者が種々の戦略,eithercross視点不変特徴を利用するまたはロバストな計量を断面観察基本をhaveproposed。本研究では,著者らは異なる特徴representationsthroughランキング凝集を結合することを提案する。者マッチングに利益をもたらすwhichpotentially,空間情報は2次元体モデルからの色とテクスチャはinformationare抽出と組み合わせたusinga表現した。contextualinformation(背景と前景データ),深部分解ネットワークによるautomaticallyextracted,ニューラルネットワーク(CNN)特徴ofConvolutional使用を考察した。画像間の整合を記述するために,多項式特徴マップを用いて,局所的および大域的情報を考慮した。最後に,Stuartランキング凝集法は異なるfeaturerepresentationsから得られたランキングリストをcombinecomplementaryに採用されている。実験結果はVIPeRとPRID450sデータセット上で最先端をweimprove,トップ1ランクrecognitionrate,それぞれ58.77%と71.56%を達成するだけでなく,onCUHK01データセットを競争力のある結果を得ることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】