Resumo

LEON GUERRA, Reynolds  e  GARCIA REYES, Edel B.. Single-Shot Re-identificación de persona basada en información saliente no supervisada. Rev cuba cienc informat [online]. 2020, vol.14, n.2, pp. 70-82.  Epub 01-Jun-2020. ISSN 2227-1899.

La re-identificación de personas es una tarea importante en video protección para mejorar la seguridad en áreas públicas. En los últimos años existe un gran incremento en las investigaciones sobre este tema. Sin embargo, el desempeño de estos algoritmos es afectado por diferentes problemas presentes en las escenas, por ejemplo, fondos complejos, condiciones atmosféricas y otros. Algunos métodos como el aprendizaje profundo y descriptores de saliencia han sido usados para contrarrestar estos problemas en el mundo real. En el presente artículo, es desarrollado un método basado en la combinación de redes neuronales por comvolución sin aplicar fine-tuning y un descriptor de saliencia para ponderar toda la información presente en la imagen de la persona. Los mapas de rasgos son extraídos desde la última capa de convolución de una red neuronal y combinado con otro mapa de saliencia obtenido en el dominio espacial. Finalmente, diferentes rasgos son generados basados en un histograma de color y patrones binarios locales. Para verificar el desempeño del método propuesto, es validado en la base de datos VIPeR y comparado con otros algoritmos del estado del arte. Los resultados muestran que el método propuesto es fácil de implementar y es comparable con otros métodos usando la curva de correspondencia cumulativa.

Palavras-chave : Aprendizaje profundo; Re-identificación de personas; Saliencia; Mapas; Rasgos.

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