行人重识别 A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Identification with Expanded Cross Neighborhood Re-...
基于姿态的Re-Id人的体态特征对于完成Re-Id任务来说是一个非常重要的线索。SDALF[1]利用两轴代表体态特征,进一步推演出具有姿态不变性的特征。Cho[2]定义了四个不同视角(前视,左视,右视,后视),通过学习对应的匹配权重来强化相同视角行人图像的匹配。Cheng[3,4]首次基于图像结构提出了更加细微的姿态表示方法,更加注重于匹配个体部分。Zheng[5]提出使用利用CNN的外部姿态估计