Learning Mid-level Filters for Person Re-identification（CVPR2014）

Abstract 在本文中，我们提出了一种新方法，用于从自动发现的补丁簇中学习中级滤波器以进行行人再识别。我们研究行人再识别好的滤波器是很好的动力。我们的中级滤波器是有区别地学习识别特定的视觉模式和区分行人，并具有良好的交叉视角不变性。首先，定性地测量局部斑块并用它们的辨别力进行分类。收集判别性和代表性的斑块用于过滤学习。其次，通过修剪层次聚类树获得具有相干外观的斑块簇，并且提出了一种简单但有效的

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