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J-GLOBAL ID：201502201274743030   整理番号：15A0860877

多重ショットヒト再識別のための局所性ベース識別法

Locality based discriminative measure for multiple-shot human re-identification

著者 (5件)： LI Wei (School of Instrument Sci. and Engineering, Southeast Univ., 2 Sipailou, Nanjing 210096, CHN) ,  WU Yang (Inst. for Res. Initiatives, Nara Inst. of Sci. and Technol., 8916-5 Takayama-cho, Ikoma 630-0192, JPN) ,  MUKUNOKI Masayuki (Fac. of Engineering, Univ. of Miyazaki, 1-1 Gakuen Kibanadai Nishi, Miyazaki 889-2192, JPN) ,  KUANG Yinghui (Chien-Shiung Wu Coll., Southeast Univ., 2 Sipailou, Nanjing 210096, CHN) ,  MINOH Michihiko (Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto Univ., Yoshida Nihonmatsu-cho, Kyoto 606-8501, JPN)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 167  ページ： 280-289  発行年： 2015年11月01日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重ショットヒト再識別のためのあらゆる可能性ある要素として,顔は長く研究されている代表的なものであるが,近年の動向は身体全体を対象にしている。しかし現実シナリオにおけるヒト外観変動起因による小型内部クラス類似性および相互クラス非類似性により,ヒト再識別問題は課題が多い。現行法は主にクラス内簡便性およびクラス間分離探求のための表現設計あるいは対策で構成されており目に見える発展はあるけれども,その結果は満足できるものではない。本論文では,各人のテストサンプル集合が利用可能である場合の人体再識別のための新しい集合ベース整合モデル”局所性ベース識別法”を提案した。集合における各ペアからのサンプルの多数派および少数派を考慮した新しい集合-集合非類似性を生成した。つぎに局所計量フィールドにより本非類似性の弁別をさらに強化した。広く用いられているベンチマークにおける拡張的実験の結果は,提案法の性能が他の最新法を上回ることを示した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *画像 ,  *物体認識 ,  *局所性 ,  身体部位 ,  類似性 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *ショット【画像】 ,  *人間検出 ,  非類似性

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重 ,  ショット ,  ヒト ,  識別 ,  局所性