Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

28.03.2018 | Regular Paper | Ausgabe 4/2018

International Journal of Multimedia Information Retrieval 4/2018

A complete person re-identification model using Kernel-PCA-based Gabor-filtered hybrid descriptors

Zeitschrift:
International Journal of Multimedia Information Retrieval > Ausgabe 4/2018
Autoren:
P. K. Sathish, S. Balaji

Abstract

Person re-identification is a challenging problem in computer vision. Lots of research interest is observed in this area over the past few years. A model for complete person re-identification can prove useful in this direction. Use of convolutional neural networks for pedestrian detection can improve the accuracy of detection to a larger extent. Deriving a descriptor which is invariant to the changes in the illumination, background and the pose can make the difference in the re-identification process. The predominant part of our work focuses on building a robust descriptor which can tackle such challenges. We have concentrated on building a descriptor by employing appearance-based features extracted both at local and global levels. Further, the dimensionality of the descriptor is reduced using kernel PCA. Distance metric learning algorithms are used to evaluate the descriptor on three major benchmark datasets. We propose a complete person re-identification system which involves both pedestrian detection and person re-identification. Major contributions of this work are to detect pedestrians from surveillance videos using CNN-based learning and to generate a kernel-PCA-based spatial descriptor and evaluate the descriptor using known distance metric learning methods on benchmark datasets.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 58.000 Bücher
  • über 300 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Premium Partner

    Bildnachweise