论文：《Video-based Person Re-identification via Self Paced Weighting》
http://mmap.whu.edu.cn/wp-content/uploads/2017/11/aaai-18_wenjun_huang.pdf
这是AAAI2018的一篇关于视频Person Re-ID的论文，作者从自身的步态考虑，将行人的视频序列分成多个子序列，然后使用自身步态奇异值检测的方法对各个序列评估其噪声，最后对各个子序列求出两个序列的最终距离。
现在的Re-ID还是集中在静态图片上，每个人仅有很少的几张图片，在实际中是很受限制的，而且很难保证该图片就是高质量的图片。在视频分割上，有通过光流法检测行走周期分割区域的；但是光流法因为噪声影响过大。所以剔除噪声的序列就很重要。
论文中的主要思想是：
1、通过噪音程度的不同来分割区域，希望不同的区域有着统一的状态，充满噪声或者很干净；
2、算法应该能够测量不同序列的噪声情况，并提供鲁棒的度量。
首先作者通过提出的SPW方法来划分不同的序列，使用SPOD的方法来消除噪音的子序列的影响，最后提出了多对的度量学习方法计算视频序列的距离。