文献

J-GLOBAL ID：201702286841205873   整理番号：17A0886526

人物再同定のための学習対応構造【Powered by NICT】

Learning Correspondence Structures for Person Re-Identification

著者 (7件)： Lin Weiyao (Department of Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Shen Yang (Department of Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Yan Junchi (Software Engineering Institute, East China Normal University, Shanghai, China) ,  Xu Mingliang (School of Information Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Wu Jianxin (National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Wang Jingdong (Microsoft Research, Beijing, China) ,  Lu Ke (College of Computer and Information Technology, China Three Gorges University, Yichang, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 5  ページ： 2438-2453  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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： 本論文では,人物再認識におけるカメラの視野変化またはヒト姿勢変化による空間ミスアライメントを扱う問題を検討した。対応構造は標的カメラ対からの画像のパッチ状マッチング確率を示すを学習するブースティングベースの手法を導入した。学習対応構造だけでなく,カメラ間の空間対応パターンを捕えるが,視点を扱うまたは個々の画像の変化をヒトもたらす可能性がある。は,さらに,全体的制約ベースマッチングプロセスを導入した。画像パッチマッチングプロセス中のクロスビューミスアラインメントを除外するために学んだ対応構造上の大域マッチング制約を統合し,従って画像間のより信頼性の高いマッチングスコアを達成した。最後に,多重構造方式,局所対応構造の集合を学習するカメラ対間の空間対応サブパターンを捕捉を導入することによりこの手法を拡張し,個々の画像間の空間的ミスアラインメントを扱うより正確な方法である。さまざまなデータ集合上での実験結果により,提案アプローチの有効性を実証した。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： 不整合 ,  ヒト ,  マッチング ,  *学習 ,  信頼性 ,  再認 ,  カメラ ,  画像
準シソーラス用語： 姿勢変化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人物 ,  同定 ,  学習