Fusão de características na re-identificação de pessoas.

Abstract

Re-Identi cação de pessoas é um problema de correspondência entre identidades capturadas por câmeras de vigilância não sobrepostas. Essa correspondência, também conhecida como rastreamento multi-câmeras é uma tarefa da área de visão computacional. Tem grande foco por se tratar, principalmente, de demandas nas esferas de segurança pública e/ou pessoal. Esse foco se dá em vista das possíveis incapacidades humanas na realização de tarefas repetitivas por um tempo prolongado, por exemplo. Intenciona-se com essa abordagem suavizar, quão possível, os custos inerentes ao processo computacional tradicional. A abordagem proposta é fracionada em duas partes: aprendizado de um espaço métrico de baixa dimensionalidade (denominado fase inicial) e reorganização de rank de amostras a partir de uma classi cação binária ponderada, a m de reduzir a incompatibilidade entre várias câmeras. Usa-se handcrafted image descriptors como ferramentas. Adicionalmente, emprega-se na abordagem proposta, um modelo de aprendizado métrico discriminante para representar features em uma nova dimensão; aprendizado métrico de similaridade em larga escala e distância métrica para construção dos ranks primários entre amostras de teste e imagens da galeria. Em todo o trabalho as imagens amostrais foram divididas a partir da imagem original em secções, a m de aumentar a discriminação entre as amostras.