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J-GLOBAL ID：201702244006921036   整理番号：17A1118789

AL DDCNN:人物再同定のための分散型交差意味的ギャップ学習【Powered by NICT】

AL-DDCNN: a distributed crossing semantic gap learning for person re-identification

著者 (3件)： Cheng Keyang (School of Computer Science and Telecommunications Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, Jiangsu, 212013, China) ,  Zhan Yongzhao (School of Computer Science and Telecommunications Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, Jiangsu, 212013, China) ,  Qi Man (Department of Computing, Canterbury Christ Church University, Canterbury, Kent, CT1 1QU, UK)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 29  号： 3  ページ： null  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 光の変動と歩行者の出現の理由により,明確な人物像を得るためにカメラのための困難である。異なるカメラを用いた人物再認識は困難な視覚認識タスクである。本論文では,分散深い畳込みニューラルネットワークモデルに基づく属性学習と呼ばれる新しいアプローチは人物再認識課題に対処するために提案した。,すなわちクラスと特徴の間の中間レベル媒体,属性を自動的に得られるのか,またそれらが著者話題モデルはカテゴリーマッピングに使用した場合には意味論者を再同定に用いたかを示した。に加えて,特徴を設計するために必要としない生の画素入力で稼動する能力を考慮して,深い畳込みニューラルネットワークは,属性学習モデルのための教師なしで特徴を生成するために使用される。計算速度におけるモデルの弱点を克服するために,分布定数操作と属性学習のような並列実装は分布した深い畳込みニューラルネットワークモデルに基づく属性学習に使用した。実験を行い,提案アプローチはVIPeRデータセットにおける最先端の認識性能を達成し,良好な意味論的説明であることを示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画素 ,  再認 ,  *学習 ,  ニューラルネットワーク ,  視認 ,  媒質 ,  歩行者 ,  学習モデル ,  畳込み ,  意味論 ,  カメラ ,  計算機処理速度
準シソーラス用語： 認知課題 ,  神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人物再同定 ,  属性学習 ,  深い畳込みニューラルネットワーク ,  分散計算

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： Al ,  人物 ,  同定 ,  交差 ,  意味 ,  ギャップ ,  学習