CBRA - Agregação de Classificação Baseada em Cores para Reidentificação de Pessoas

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Código-fonte usado no artigo CBRA – Agregação de Classificação Baseada em Cores para a Re-Identificação de Pessoas (ICIP 2015). Neste artigo, propomos o uso de agregação de classificação para melhorar os resultados, nos quais abordamos o problema de reidentificação de pessoas usando um método de Agregação de Ranking Baseado em Cores (CBRA) que explora diferentes representações de características para obter listas de classificação complementares e combiná-las usando o método de agregação de classificação de Stuart.

Contato: Raphael Prates (pratesufop@gmail.com)

Resultados

Este código obteve os seguintes resultados nos datasets VIPeR e PRID450S. Usamos um procedimento comum na literatura para obter resultados mais estáveis em VIPeR e PRID450S, que consiste em particionar aleatoriamente o conjunto de dados em subconjuntos de treinamento e teste de tamanhos iguais. No subconjunto de testes, as imagens de uma câmera são consideradas como galeria e as imagens da outra câmera são consideradas como prova. Os resultados são relatados usando curvas de características de correspondência cumulativa (CMC) mostrando a média dos resultados obtidos de 10 tentativas.

CBRA-VIPER

CBRA-Viper

Clique aqui para uma lista abrangente com resultados para vários datasets de re-identificação de pessoa.

Referências

Você deve citar o seguinte artigo se usar este software em seu trabalho.

Raphael Felipe Carvalho de Prates; William Robson Schwartz: CBRA: Color-Based Ranking Aggregation for Person Re-Identification. Em: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 1-5, 2015. (Tipo: Inproceedings | Links | BibTeX)

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