Der Partial-REID-Datensatz ist ein einzigartig gestalteter, teilweise verdeckter Datensatz zur Neuidentifizierung von Personen. Es verwendet eine neue Methode der tiefen räumlichen Merkmalsrekonstruktion DSR (Deep Spatial Reconstruction) zur erneuten Identifizierung teilweise verdeckter Fußgänger. Es kann Porträts jeder Größe flexibel ohne Bildausrichtung verarbeiten und das Problem der teilweise verdeckten Fußgängererkennung lösen. Beispielbild: Der Datensatz umfasst 600 Bilder von 60 Personen, jeweils mit 5 Ganzkörperbildern und 5 verdeckten Bildern. Die Bilder werden von 6 Kameras auf einem Universitätscampus aus unterschiedlichen Perspektiven, Hintergründen und verschiedenen Arten von Verdeckungen aufgenommen.

Zitat

@inproceedings{he2018deep, title={Rekonstruktion tiefer räumlicher Merkmale zur partiellen Personenwiedererkennung: Ausrichtungsfreier Ansatz}, Autor={He, Lingxiao und Liang, Jian und Li, Haiqing und Sun, Zhenan} Buchtitel={IEEE-Konferenz über Computer Vision und Mustererkennung (CVPR)}, Jahr={2018} } @inproceedings{he2019foreground, title={Vordergrundbewusste Pyramidenrekonstruktion zur ausrichtungsfreien Wiedererkennung verdeckter Personen}, Autor={He, Lingxiao und Wang, Yinggang und Liu, Wu und Zhao, He und Sun, Zhenan und Feng, Jiashi} Buchtitel={IEEE Internationale Konferenz für Computer Vision (ICCV)}, Jahr={2019} }