Ensemble of Different Approaches for a Reliable Person Re-identification System

An ensemble of approaches for reliable person re-identification is proposed in this paper. The proposed ensemble is built combining widely used person re-identification systems using different color spaces and some variants of state-of-the-art approaches that are proposed in this paper. Different descriptors are tested, and both texture and color features are extracted from the images; then the different descriptors are compared using different distance measures (e.g., the Euclidean distance, angle, and the Jeffrey distance). To improve performance, a method based on skeleton detection, extracted from the depth map, is also applied when the depth map is available. The proposed ensemble is validated on three widely used datasets (CAVIAR4REID, IAS, and VIPeR), keeping the same parameter set of each approach constant across all tests to avoid overfitting and to demonstrate that the proposed system can be considered a general-purpose person re-identification system. Our experimental results show that the proposed system offers significant improvements over baseline approaches. The source code used for the approaches tested in this paper will be available at https://www.dei.unipd.it/node/2357 and http://robotics.dei.unipd.it/reid/

Ensemble of convolutional neural networks for bioimage classification

This work presents a system based on an ensemble of Convolutional Neural Networks (CNNs) and descriptors for bioimage classification that has been validated on different datasets of color images. The proposed system represents a very simple yet effective way of boosting the performance of trained CNNs by composing multiple CNNs into an ensemble and combining scores by sum rule. Several types of ensembles are considered, with different CNN topologies along with different learning parameter sets. The proposed system not only exhibits strong discriminative power but also generalizes well over multiple datasets thanks to the combination of multiple descriptors based on different feature types, both learned and handcrafted. Separate classifiers are trained for each descriptor, and the entire set of classifiers is combined by sum rule. Results show that the proposed system obtains state-of-the-art performance across four different bioimage and medical datasets. The MATLAB code of the descriptors will be available at https://github.com/LorisNanni

Methoden zur Qualifizierung von CCD-Zeilenkameras als Messgerät für die Farb- und 3D-Messung

Kamerabasierte Systeme werden in zunehmenden Maße für messtechnische Aufgaben im industriellen Umfeld eingesetzt. Deren Qualifizierung hinsichtlich der Tauglichkeit für die jeweilige Messaufgabe ist ein anspruchsvolles Feld, welches ein ganzheitliches Verständnis der Kamerasysteme voraussetzt. Im Falle kontinuierlich transportierter Objekte eignen sich zur messtechnischen Erfassung insbesondere Zeilenkameras. Der Grund liegt in der hohen optischen Auflösung und der kontinuierlichen Abtastung des Objektes. In dieser Arbeit werden zwei Zeilenkamerasysteme der Chromasens GmbH wissenschaftlich untersucht und Methoden zu deren messtechnischen Qualifizierung entwickelt. Betrachtet werden die multispektrale Zeilenkamera truePIXA, welche als bildgebendes Farbmessgerät eingesetzt wird, sowie die Stereo-Zeilenkamera 3DPIXA, welche mittels Triangulation die Vermessung von 3D-Oberflächentopografien ermöglicht. Beide Systeme werden durch mehrere Teilkameras realisiert, die Auswertemethoden sind jedoch komplementär. Der in den Kamerasystemen eingesetzte CCD-Zeilensensor wird angelehnt an den EMVA 1288 Standard charakterisiert, um ein messdatengestütztes Simulationsmodell der multispektralen Zeilenkamera entwickeln zu können. Im nächsten Schritt wird ein Verfahren dargestellt, welches die präzise Vermessung der spektralen Empfindlichkeiten der zwölf Kanäle der multispektralen Zeilenkamera erlaubt. Das Simulationsmodell der multispektralen Zeilenkamera wird eingesetzt, um Sensitivitätsanalysen durchzuführen. Durch den Einsatz eines stochastischen Musters wird die relative Änderung der MTF der Stereo-Zeilenkamera über das Messvolumen charakterisiert. Insbesondere wird der Einfluss der optischen Defokussierung, der Größe des zur Korrelation verwendeten Suchfensters und des Rauschens der Bilddaten auf das Rauschen der 3D-Messung untersucht. Zur Betrachtung der Abhängigkeit der Korrelationsfenstergröße und der Defokussierung, wird der Begriff der frequenzabhängigen Schärfentiefe eingeführt. Dieses Vorgehen führte zu dem Ergebnis, dass das Messrauschen stark von dem Verhältnis der Größe des Korrelationsfensters zur auftretenden Wellenlänge der Modulation im Bild abhängt