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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Local Sparse Representation Based Interest Point Matching for Person Re-identification

verfasst von : Mohamed Ibn Khedher, Mounim A. El Yacoubi

Erschienen in: Neural Information Processing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper presents a multi-shot person re-identification system from video sequences based on Interest Points (SURFs) matching. Our objective is to improve the Interest Points (IPs) matching using low resolution images in terms of re-identification accuracy and running time. First, we propose a new method of SURF matching via Local Sparse Representation (LSR). Each SURF in the test video sequence is expressed as a sparse representation of a subset of SURFs in the reference dataset. Our approach consists of searching the latter subset from the reference IPs that are located on a similar spatial neighborhood to the query IP. Second, it investigates whether IPs filtering can decrease the re-identification running time. An ensemble of binary classifiers are evaluated. Our approach is assessed on the large dataset PRID-2011 and shown to outperform favorably with current state of the art.

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Metadaten
Titel
Local Sparse Representation Based Interest Point Matching for Person Re-identification
verfasst von
Mohamed Ibn Khedher
Mounim A. El Yacoubi
Copyright-Jahr
2015
Buch
Neural Information Processing

Print ISBN: 978-3-319-26554-4

Electronic ISBN: 978-3-319-26555-1

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-26555-1_28