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J-GLOBAL ID：201702277393795881   整理番号：17A1349911

ビデオベースの人物再同定のための深空間-時間融合ネットワーク【Powered by NICT】

Deep Spatial-Temporal Fusion Network for Video-Based Person Re-identification

著者 (6件)： Chen Lin ,  Yang Hua ,  Zhu Ji ,  Zhou Qin ,  Wu Shuang ,  Gao Zhiyong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPRW  ページ： 1478-1485  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： 本論文では,ビデオベース人物再認識のための空間-時間フュージョン特徴を自動的に学習する新しい深いエンドツーエンドネットワークを提案した。具体的には,提案したネットワークは,空間と入力画像系列の時間的特徴の両方を学ぶ一緒にCNNとRNNから構成されている。ネットワークが同一人物近くの例をプルと異なる人の事例を離れへの連接とソフトマックス損失を利用した同時に最適化した。筆者らのネットワークは,全体的および局所的展望からの相補的表現を学習するためにそれぞれ全身と部分体画像系列上で訓練される。それらを組み合わせることにより,人物再同定に有益であることを,より差別的な特徴を得た。PRID2011,i LIDS VISとMARSデータセット上で行った実験は,提案した方法が既存のアプローチと対照して,順調に機能することを示した。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： 画像 ,  最適化 ,  *ネットワーク ,  再認
準シソーラス用語： 全身 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオ ,  人物 ,  同定 ,  融合