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J-GLOBAL ID：201702257422911433   整理番号：17A1254902

人物再同定のための表現類似性学習とランキング凝集を利用した特徴【Powered by NICT】

Exploiting feature Representations Through Similarity Learning and Ranking Aggregation for Person Re-identification

著者 (3件)： Jacques Julio C. S. ,  Baro Xavier ,  Escalera Sergio
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FG  ページ： 302-309  発行年： 2017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： 人物再認識は,ここ数年の間にヒト解析地域を特別なattentionbyを集めてきた。この分野における課題を解決するために,多くの研究者が種々の戦略,eithercross視点不変特徴を利用するまたはロバストな計量を断面観察基本をhaveproposed。本研究では,著者らは異なる特徴representationsthroughランキング凝集を結合することを提案する。者マッチングに利益をもたらすwhichpotentially,空間情報は2次元体モデルからの色とテクスチャはinformationare抽出と組み合わせたusinga表現した。contextualinformation(背景と前景データ),深部分解ネットワークによるautomaticallyextracted,ニューラルネットワーク(CNN)特徴ofConvolutional使用を考察した。画像間の整合を記述するために,多項式特徴マップを用いて,局所的および大域的情報を考慮した。最後に,Stuartランキング凝集法は異なるfeaturerepresentationsから得られたランキングリストをcombinecomplementaryに採用されている。実験結果はVIPeRとPRID450sデータセット上で最先端をweimprove,トップ1ランクrecognitionrate,それぞれ58.77%と71.56%を達成するだけでなく,onCUHK01データセットを競争力のある結果を得ることを示した。Copyright 2017 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： 多項式 ,  二次元 ,  *凝集 ,  ネットワーク ,  ロバスト性 ,  *類似性 ,  ニューラルネットワーク ,  マッチング ,  *学習 ,  ヒト ,  画像 ,  *等級づけ ,  不変性
準シソーラス用語： テクスチャ ,  空間情報 , 【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 (7件)： 人物 ,  同定 ,  表現 ,  類似性 ,  学習 ,  ランキング ,  凝集