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J-GLOBAL ID：201602256966982055   整理番号：16A1384700

改良された三重項損失関数を用いたマルチチャネル部品ベースCNNによる人物再同定【Powered by NICT】

Person Re-identification by Multi-Channel Parts-Based CNN with Improved Triplet Loss Function

著者 (5件)： Cheng De ,  Gong Yihong ,  Zhou Sanping ,  Wang Jinjun ,  Zheng Nanning
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPR  ページ： 1335-1344  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： カメラに跨って人物再認識は非常に困難な問題である,カメラ間の重複視野ではない。本論文では,人物再同定のための三重項フレームワークの下で新しい多チャネル部品ベース畳込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案した。具体的には,提案したCNNモデルを入力者のグローバル全身と局所身体部分特徴を学習する一緒に多重チャネルから構成されている。CNNモデルを同一人物の事例が近いに役立つ改良された三重項損失関数により訓練されると,同時に学習された特徴空間内で互いにから離れた異なる人に属するインスタンスを推進。広範な比較評価は,提案した方法は,挑戦的なi-LIDS,VIPeR,PRID2011とCUHK01データセット上で,伝統的および深い両方のネットワークを含む,多くの最新の方法よりも著しく優れていることを示した。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： 畳込み ,  ニューラルネットワーク ,  カメラ ,  *三重項 ,  ネットワーク ,  再認 ,  身体部位 ,  *損失関数 ,  全身
準シソーラス用語： 比較評価 ,  特徴空間 ,  *マルチチャネル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 三重項 ,  損失関数 ,  マルチチャネル ,  CNN ,  人物 ,  同定