Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
ATZ-Fachkongress

Chassis.tech plus 2024


4 Kongresse in einer Veranstaltung

Treffen Sie in München die Fachleute von Chassis, Lenkung, Bremsen sowie Reifen/Räder.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
A Length and Width Feature Extraction Method of Ship Target Based on IR Image Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Evaluation Distance Metrics for Pedestrian Retrieval

verfasst von : Zhong Zhang, Meiyan Huang, Shuang Liu, Tariq S. Durrani

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Singapore

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Pedestrian retrieval is an important technique of searching for a specific pedestrian from a large gallery. In this paper, we introduce three types of distance metrics for pedestrian retrieval, including learning-free distance metric methods, metric learning methods, and convolution neural network (CNN) methods, and evaluate the performance of different distance metrics using the Market-1501 database. The experiment shows that the CNN methods achieve the best results.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

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

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

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

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

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




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

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




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel A Weighted and Improved Indoor Positioning Algorithm Based on Wi-Fi Signal Intensity
Nächstes Kapitel Indoor Visible Light Positioning and Tracking Method Using Kalman Filter
Literatur
1.
Zheng F, Shao L. Learning cross-view binary identities for fast person re-identification. In: International joint conference on artificial intelligence. New York: USA; 2016. p. 2399–406.
2.
Chen J, Wang Y, Qin J, Liu L, Shao L. Fast person re-identification via cross-camera semantic binary transformation. In: IEEE conference on computer vision and pattern recognition. Honolulu, HI, USA; 2017. p. 5330–9.
3.
Zhang Z, Wang C, Xiao B, Zhou W, Liu S, Shi C. Cross-view action recognition via A continuous virtual path. In: IEEE conference on computer vision and pattern recognition. Portland, OR, USA; 2013. p. 2690–7.
4.
Zhang Z, Wang C, Xiao B, Zhou W, Liu S. Action recognition using context-constrained linear coding. IEEE Signal Proc Let. 2012;19(7):439–42.CrossRef
5.
Zhang Z, Wang C, Xiao B, Zhou W, Liu S. Attribute regularization based human action recognition. IEEE T Inf Foren Sec. 2013;8(10):1600–9.CrossRef
6.
Farenzena M, Bazzani L, Perina A, Murino V, Cristani M. Person re-identification by symmetry-driven accumulation of local features. In: IEEE conference on computer vision and pattern recognition. San Francisco, CA, USA; 2010. p. 2360–7.
7.
Zhang D, Lu G. Evaluation of similarity measurement for image retrieval. In: International conference on neural networks and signal processing. Nanjing, China; 2003. p. 928–31.
8.
Cheng D, Cristani M, Stoppa M, Bazzani L, Murino V. Custom pictorial structures for re-identification. In: British machine vision conference. Dundee, UK; 2011. p. 6.
9.
Zheng L, Shen L, Tian L, Wang S, Wang J, Tian Q. Scalable person re-identification: a benchmark. In: IEEE international conference on computer vision. Santiago, Chile; 2015. p. 1116–24.
10.
Xing E, Jordan M, Russell S, Ng A. Distance metric learning with application to clustering with side-information. In: Advances in neural information processing systems. Vancouver, British Columbia, Canada; 2003. p. 521–8.
11.
Weinberger K, Blitzer J, Saul K. Distance metric Learning for large margin nearest neighbor classification. In: Advances in neural information processing systems. Vancouver, British Columbia, Canada; 2006. p. 1473–80.
12.
Davis J, Kulis B, Jain P, Sra S, Dhillon I. Information-theoretic metric learning. In: International conference on machine learning. Cincinnati, Ohio, USA; 2007. p. 209–16.
13.
Guillaumin M, Verbeek J, Schmid C. Is that you? Metric learning approaches for face identification. In: IEEE international conference on computer vision. Berthold K.P. Horn; 2009. p. 498–505.
14.
Koestinger M, Hirzer M, Wohlhart P, Roth P, Bischof H. Large scale metric learning from equivalence constraints. In: IEEE conference on computer vision and pattern recognition. Providence, RI, USA; 2012. p. 2288–95.
15.
Liao S, Hu Y, Zhu X, Li S. Person re-identification by local maximal occurrence representation and metric learning. In: IEEE Conference on computer vision and pattern recognition. Boston, Massachusetts; 2015. p. 2197–206.
16.
Zheng Z, Zheng L, Yang Y. A Discriminatively learned CNN embedding for person re-identification. ACM T Multim Comput. 2017;14(1):13.MathSciNet
17.
18.
He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Deep residual learning for image recognition. In: IEEE conference on computer vision and pattern recognition. Las Vegas, Nevada; 2016. p. 770–8.
19.
Zhang Z, Huang M. Learning local embedding deep features for person re-identification in camera networks. Eurasip J Wirel Comm. 2018;1–9.
Metadaten
Titel
Evaluation Distance Metrics for Pedestrian Retrieval
verfasst von
Zhong Zhang
Meiyan Huang
Shuang Liu
Tariq S. Durrani
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-13-6503-4

Electronic ISBN: 978-981-13-6504-1

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-13-6504-1_140