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J-GLOBAL ID：201602215204335033   整理番号：16A1384693

人物再識別のための空間制約との類似性学習【Powered by NICT】

Similarity Learning with Spatial Constraints for Person Re-identification

著者 (4件)： Chen Dapeng ,  Yuan Zejian ,  Chen Badong ,  Zheng Nanning
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPR  ページ： 1268-1277  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 姿勢変化は人物再同定の精度に悪影響を及ぼす主要因子の一つである。身体部分(頭,胴,足)は比較的安定な空間分布を持っているのでこのような変化は任意ではない。空間分布に関する世界的な出現の変動性を破壊者マッチングに利益をもたらす可能性がある。ここでは従って,新しい類似性関数,亜領域の各聴取による多重サブ類似性測定を学習する。特に,最近提案された多項式特徴マップを利用して各部分領域内の整合を記述し,統一されたフレームワークへのすべての特徴マップを注入した。フレームワークは,異なる領域の類似性測定を出力するだけでなく,それらの間の良好な整合性を示した。筆者らのフレームワークはそれらの相補的強度を利用する局所類似性と大域的類似性を協調作業が行える。性能をさらに高めるに複数の視覚キューを組み込むためにフレキシブルである。実験では,主要成分の有効性を解析した。四データセットの結果は,最先端の方法に対して大幅で一貫した改善を示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 視覚 ,  空間分布 ,  多項式 ,  *学習 ,  待ち行列 ,  マッチング ,  多重化 ,  *制約条件 ,  協調作業 ,  身体部位 ,  *類似性
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  類似性測定 ,  姿勢変化 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 人物 ,  識別 ,  制約 ,  類似性 ,  学習