Specialized Re-Ranking: A Novel Retrieval-Verification Framework for Cloth Changing Person Re-Identification

要約

着替え者の再識別 (Re-ID) は、通常の再 ID やバイオメトリクス技術よりも高いセキュリティでより複雑なシナリオで機能するため、アプリケーションで非常に価値があります。
一方、外観の自由度が高いほど、よく似た外観の紛らわしい画像が生成されます。これは、広く使用されている検索方法の弱点です。
この作業では、これらの類似した画像を処理する方法に光を当てます。
具体的には、新しい検索検証フレームワークを提案します。
画像を指定すると、検索モジュールは類似の画像をすばやく検索できます。
次に、提案された検証ネットワークは、それらの局所的な詳細を対比することによって入力画像と候補画像を比較し、類似性スコアを与えます。
検索結果と検証結果のバランスを取るために、革新的なランキング戦略も導入されています。
私たちのフレームワークの有効性と、合成データセットと現実的なデータセットの両方で最先端の方法を著しく改善するその能力を示すために、包括的な実験が行われます。

要約(オリジナル)

Cloth changing person re-identification(Re-ID) can work under more complicated scenarios with higher security than normal Re-ID and biometric techniques and is therefore extremely valuable in applications. Meanwhile, higher flexibility in appearance always leads to more similar-looking confusing images, which is the weakness of the widely used retrieval methods. In this work, we shed light on how to handle these similar images. Specifically, we propose a novel retrieval-verification framework. Given an image, the retrieval module can search for similar images quickly. Our proposed verification network will then compare the input image and the candidate images by contrasting those local details and give a similarity score. An innovative ranking strategy is also introduced to take a good balance between retrieval and verification results. Comprehensive experiments are conducted to show the effectiveness of our framework and its capability in improving the state-of-the-art methods remarkably on both synthetic and realistic datasets.

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