Pose-driven Deep Convolutional Model for Person Re-identification 阅读笔记

1709.08325

Reid问题指的是判断一个probe person 是否在被不同的camera捕获的gallery person 中出现。

通常是如下情景:给出一个特定camera下某个特定人的probe image 或者 video sequence,从其他camera处询问这个人的图像,地点,时间戳。

 

ReID问题至今没有很好得解决,主要原因是,不同camera下,人的姿势(pose),观察的视角(viewpoint) 变化太大了。

传统方法主要在两个大方向上努力:

  1. 用一些在图像上抽取的不变量来作为人的特征feture
  2. 去学习一个不同的距离度量方式,以至于同一个人在不同camera之间的距离尽可能小。

但是由于在实际中,行人的pose和 摄像机的viewpoint不可控,因此与之相关的feture可能不够健壮。

学习新的不同的距离度量方式需要每对camera分别计算距离,然而这是O(n^2)的时间复杂度,凉凉。

 

近些年Deep learning发展迅猛,并且在很多CV任务上表现良好。所以自然有人想把Deep learning 方法应用到Reid任务上。

目前Deep learning的做法一般分为两部分:

  • 使用softmax loss 结合person ID labels得到一个global representation
  • 首先用预定义好的body 刚体模型去得到local representation,然后将global 和local representation 融合。

目前用deep learning的方法效果已经不错了,比传统方法要好。但是目前的deep learning方法没有考虑到人的姿势(pose)的变化。

虽然目前也有些deep learning的办法在处理Reid问题时使用pose estimation algorithms 来预测行人的pose,

但是这种办法是手动完成而不是一个end-to-end(什么是end-to-end 神经网络) 的过程

所以考虑pose的潜力还没有被完全发掘。

这篇paper主要做了以下工作:

  • 提出了一种新的深层结构,将身体部分转化成相应的特征表示,以此来克服pose变化带来的问题
  • 提出了一个用来自动学习各部分权值的sub-network

这两部分工作都是end-to-end的

 

 

 

作者: CrazyKK

ex-ACMer@hust,stackoverflow-engineer@sensetime

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