Multi-Camera ****** ********
******'* ***** ***** ******* ** ************ ** "**-**************", *** ******** vision ******** *********** *** ******** *********** of a ****** ** ******** ******. *** white ***** **** *** ************* ** the ********* ** ******** *** *** in **** ** ******** *****, ****** as-described, ** ***** ****** ** **** in ****** ********, **** ****** ********.
Applications *** ******
****** ***** ***** ********* ** "**********", which ** *********** * ****-**** *****, in ***** ** **** ****** "****-****", they **** ** ******* ****** ********, without *** ******* ********** ** ***** so. ** * ****** ****** * disruption, ********** **** ****** **** ******* additional *********** (*** ***** *** ********** for ***** *********) ** * **** priority. ***** **** ** ****** * person ** **** **** **** ******** footage, ******* ** ******* ******** ******** guards **** *** ****, ***** ** of *********** *******. ****, **** ********** could **** ****** ******* ***** ******** product ** *********, *** ****-**** **********.
Overview ** ****** **-************** *********
****** ** ******** **** ******** ** image ** * ****** **** ******* sections (***** **** **** "*******"), *** using **** ***** ** ***** ************ ***** algorithms ** * **** ****** ******* increases *** *********** ** * *****. This ** *** ** ******* *** similarities ** ********** ******* ** *** image, ******* ** ******* **** ** the ***** ***** ** *** ******. If * ***** ***** ** ***** in ****** *******, *** ***** ** deemed ** ** ** *** **** person ** *** ******/******** *****. **** improves *********** **** *** ****** ** not ****** **** **** *** **** angle, ****, ** ********/********** ****** ******** cameras.
****** ******* **** ******** **** *********** methods ** ******* ** ***** ** texture **** ******* **** **** ** not ****** ******** ******* (**** ** when *** ***** ** *** ****** is **** * **** ******** **** of ** **********).
Specifics ** "*****" ********
***** ******** ************* ****** ******** *** ******* from ********** ** * ****** *****, in * ****-******** ********. *** ***** (Level *) ** ******* ***** * full-body ********** ** *** ******, *** second (***** *) ***** *** **** image, *** ****** **** ********** ********, and **** *** ***** (***** *) slicing **** ** *** ********** ***** into ****/***** ******. **** ********** ***** ** ******** to ** * *****.

**** ********* ** ***** *** *** kind ** ***** ** **** ** fed. ****, *** *** ***** * (second *****) *******, **** ** *** 4 ******/******* ** *** ************ ** the **** ********* ** ******* * separate ********. *** ******* **** ******** ***********, so *** ***** * ********* ******* at *** *** ***** ** ****** **** look ** *** *** ***** ** ***** images *** ********** ********.
* ********* **** ****** **** ***** into ******** ***-******* *** ******* ******** and deep ******* **********. **** ***** ******* in **** *** ***-******* **** ******* of ******** ** *** ***** ******* them, ***** *** ***** ***** **** not ******* *********** ******.
*******, * *********** ****** ******** ******* is ******* *** ** * ***** and ***** ***** ** *** *******.
****** ****** ** **** *-**** ******** as * **** ******* ******* (***) method.
*********** **-************** **********
******** ** ******* ********** *** ********* in ******'* *****. ***** ******* **** of * ********** ****** ** ****** of * ***** ****** (***** ***** ideally ** ********* ** ******** ***** examples ** *** **** ******) ** train * ******* ****** *******, *** trying ** *** ******* ******** ** "people" **** ****-****** ******* **** ********** elements *** *************** ** * ***** person:

Claimed ******** ** ***** ********
** *** ********** ** *** *****, Disney ****** **** ** ********* *********** learning ********** ***** *** ****** *** compared ** ********* ********* ** ********* between **** (************** ******), **** *** *****-***** ***** ******** approach, **** *** ******* ******** ******* for ******* ******* *********** ** * person ****** ******** *******.
VIPeR ******* ****
** ******* ***** *** **-************** ****** to *********** *******, ****** *********** **** the ***** *******. ***** ****** ** "********* ********* Pedestrian ***********", ***** ** * ******* of ****** ** ****** ******** **** surveillance ******* ****** ********** ** ********/*******, poses, ******, ***. ** ********* ******* conditions. ******** ** ***** ****** *** shown *****:

Performance ************ ** *********** *******
** ***** ***** **** ** ******* their ******** ** *********** **-************** *******, Disney ******** * *********** ******** ** recognition **********.
*** **** **** ** *** ***** represents ***** *** **** ******* ******* approach ** *** ***** * ******* (where *** ******'* ***** ** ****** into * *******), **** *********** ***-******* also ********. *** ***** **** ** using *** *** ********, *** **** a *********** ** * *********** ******* (color **********, ***/**********/***** ****, *** ***** descriptors), *** *** *** **** ** the *** ******** ***** *** ***** 2 ******* **** ** *********** ****. The ***** *** **** ***** *** traditional "**** *******" ********** ***** ***** 2 ******* *** *** ***** ****:

********** **** ****** **** ****** ******** the *** ******** ****** **** * significant *********** ** **-************** ********, *** had *** **** ******* ***** ***** 2 *********** *******, ****** *** ******* to *********** ***** **** (***** ******) also ****** ***** ************ ** **-**************.
Disney ** *******
****** ******** ******* ** **** ** further ******* ** **** ********.
Impact ** ************ ********
******** ************* ***** **** ** **** ******, and ***** ***** *********, ***** *** versions ** **-************** *********. ********, *******, *******, *** ***** ********* ********* **** all ******** ******* ** ******** **** ************ for ***** **** ******. *******, ************ in**** ********, *** ***** **********, *** ****** it ****** ** ******* ********** ********* ** a ***** **** ** **********. ** turn, **** ****** ************* **** ****** to ***** ***** *** ******** ********* solutions, ******* ** ********** **** *********** suppliers.
***** ** ** ******** **** ***** large ************ **** **** ** ******* their *** **-************** *********, ** ******* analytics, *** ******** **** **** ***** do ** ***** ** ****** *** manufacturers ** ****** ******* ******. **** may **** ** **** ********** *********, making ***** ************ ********* ** * wider ******* ** *****.