Triplet-based Deep Similarity Learning for Person Re-Identification

In recent years, person re-identification (re-id) catches great attention in both computer vision community and industry. In this paper, we propose a new framework for person re-identification with a triplet-based deep similarity learning using convolutional neural networks (CNNs). The network is trained with triplet input: two of them have the same class labels and the other one is different. It aims to learn the deep feature representation, with which the distance within the same class is decreased, while the distance between the different classes is increased as much as possible. Moreover, we trained the model jointly on six different datasets, which differs from common practice - one model is just trained on one dataset and tested also on the same one. However, the enormous number of possible triplet data among the large number of training samples makes the training impossible. To address this challenge, a double-sampling scheme is proposed to generate triplets of images as effective as possible. The proposed framework is evaluated on several benchmark datasets. The experimental results show that, our method is effective for the task of person re-identification and it is comparable or even outperforms the state-of-the-art methods.Comment: ICCV Workshops 201

Reidentificación de personas basada en aprendizaje de características de partes del cuerpo mediante redes convolucionales en triplet loss

Reidentificación de personas consiste en reconocer si imágenes de dos personas obtenidas a través de un sistema de múltiples cámaras que no se superponen correspondan a la misma persona. A pesar de recientes avances en este campo, este problema aún permanece como un reto debido a que las imágenes en cámaras de viodevigilancia suelen ser de baja calidad, presentan cambios en la iluminación, así como variaciones en las poses de las personas. Métodos basados en aprendizaje profundo han alcanzado un notable avance en este tema, estos tienen como objetivo aprender las características que permitan discriminar de qué persona se trata dada una imagen. En esta tesis, proponemos un modelo diseñado desde cero que se apoya en la idea de función de perdida de tripletes (triplet loss) en redes neuronales convolucionales basados en partes del cuerpo en la reidentificación de personas, llamamos a nuestra arquitectura AETCNN. Nuestro modelo es capaz de aprender las características de las partes del cuerpo en imágenes de cámaras de vigilancia e integrar esas informaciones para producir las características finales. La eficacia de nuestro método se muestra al evaluar en diferentes bases de datos publica, siguiendo el mismo protocolo utilizado en el estado del arte comparando métricas como tiempo de entrenamiento de la red y capacidad de predicción. Experimentos muestran que nuestro enfoque alcanza resultados prometedores, obteniendo a una tasa de aciertos en ranking-1 de 81,20% ,65,50% y 34,40% en bases de datos como CUHK01, CUHK03 y PRID2011 respectivamente, contribuyendo así en el estado del arte.Trabajo de investigació