論文筆記（7）--（Re-ID）Video-based Person Re-identification via Self Paced Weighting
論文：《Video-based Person Re-identification via Self Paced Weighting》
http://mmap.whu.edu.cn/wp-content/uploads/2017/11/aaai-18_wenjun_huang.pdf
這是AAAI2018的一篇關於視訊Person Re-ID的論文，作者從自身的步態考慮，將行人的視訊序列分成多個子序列，然後使用自身步態奇異值檢測的方法對各個序列評估其噪聲，最後對各個子序列求出兩個序列的最終距離。
現在的Re-ID還是集中在靜態圖片上，每個人僅有很少的幾張圖片，在實際中是很受限制的，而且很難保證該圖片就是高質量的圖片。在視訊分割上，有通過光流法檢測行走週期分割區域的；但是光流法因為噪聲影響過大。所以剔除噪聲的序列就很重要。
論文中的主要思想是：
1、通過噪音程度的不同來分割區域，希望不同的區域有著統一的狀態，充滿噪聲或者很乾淨；
2、演算法應該能夠測量不同序列的噪聲情況，並提供魯棒的度量。
首先作者通過提出的SPW方法來劃分不同的序列，使用SPOD的方法來消除噪音的子序列的影響，最後提出了多對的度量學習方法計算視訊序列的距離。
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