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Cuong Vo Le (Hanoi University of Science and Technology) Nghia Nguyen Tuan (Hanoi University of Science and Technology) Quan Nguyen Hong (Hanoi University of Science and Technology) Hyuk-Jae Lee (Seoul National University)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.6 No.3
발행연도
2017.6
수록면
193 - 199 (7page)

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Instead of using only spatial features from a single frame for person re-identification, a combination of spatial and temporal factors boosts the performance of the system. A recurrent neural network (RNN) shows its effectiveness in generating highly discriminative sequence-level human representations. In this work, we implement RNN, three Long Short Term Memory (LSTM) network variants, and Gated Recurrent Unit (GRU) on Caffe deep learning framework, and we then conduct experiments to compare performance in terms of size and accuracy for person reidentification. We propose using GRU for the optimized choice as the experimental results show that the GRU achieves the highest accuracy despite having fewer parameters than the others.
#Person re-identification #Multi-shot #Recurrent neural network #Optimization

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Network Implementation
4. Experiments
5. Conclusion
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Bedagkar-Gala and S. K. Shah, “A survey of approaches and trends in person re-identification,” Image and Vision Computing, vol. 32, no. 4, pp. 270?286, 2014. Article (CrossRef Link) M. Farenzena, L. Bazzani, A. Perina, V. Murino, and M. Cristani, “Person re-identification by symmetrydriven accumulation of local features,” in Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on. IEEE, 2010, pp. 2360?2367. Article (CrossRef Link) D. Gray and H. Tao, “Viewpoint invariant pedestrian recognition with an ensemble of localized features,” Computer Vision?ECCV 2008, pp. 262?275, 2008. Article (CrossRef Link) T. Ojala, M. Pietikainen, and T. Maenpaa, “Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns,” IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 24, no. 7, pp. 971?987, 2002. Article (CrossRef Link) R. Zhao, W. Oyang, and X. Wang, “Person reidentification by saliency learning,” IEEE transactions on pattern analysis and machine Article (CrossRef Link)

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