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J-GLOBAL ID：201702268507769274   整理番号：17A1349805

連続エンティティ関係による改善された多人数マルチカメラ追跡のための人物再同定【Powered by NICT】

Person Re-identification for Improved Multi-person Multi-camera Tracking by Continuous Entity Association

著者 (6件)： Narayan Neeti ,  Sankaran Nishant ,  Arpit Devansh ,  Dantu Karthik ,  Setlur Srirangaraj ,  Govindaraju Venu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPRW  ページ： 566-572  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： 実体関連の文脈の中で人物追跡への新しいアプローチを提示した。大規模分散マルチカメラシステムでは,問題は二つあるとして人物再認識は挑戦的なコンピュータビジョン作業である:同定と認識技術による実体を検出するしばしば混雑した環境におけるそれらを関連付けることにより時間的に実体を接続した。トラッキングは本質的に結合検出を含んでいるので,著者らは再同定タスクとして純粋に再定式化することができる。このような再定式化の固有の利点は,マルチカメラ環境における時間的不連続性を扱う効果的に追跡アルゴリズムの能力にある。これを達成するために,著者らは,カメラを横切るヒト外観,顔バイオメトリックと位置制約をモデル化した。シーンの中の人の数のような再拘束仮定をしない。我々のアプローチは,簡単で効率的な推論アルゴリズムを用いて検証した。CamNeTとDukeMTMC,二種類の公開利用可能データセット上で結果は有意に他の既存の方法と比較した。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： 定式化 ,  ヒト ,  不連続性 ,  モデリング ,  再認 ,  アルゴリズム ,  コンピュータビジョン ,  *カメラ
準シソーラス用語： 追跡アルゴリズム ,  マルチカメラシステム ,  人物追跡 ,  *マルチカメラ ,  *エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： エンティティ ,  多人数 ,  マルチカメラ ,  追跡 ,  人物 ,  同定