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J-GLOBAL ID：201702289750668801   整理番号：17A1644980

ビデオに基づく人物再同定のための属性共起パターンマイニング【Powered by NICT】

Attributes co-occurrence pattern mining for video-based person re-identification

著者 (3件)： Zhang Xiu (Center for Research in Intelligent Systems University of California, Riverside, CA 92521, USA) ,  Pala Federico (Center for Research in Intelligent Systems University of California, Riverside, CA 92521, USA) ,  Bhanu Bir (Center for Research in Intelligent Systems University of California, Riverside, CA 92521, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AVSS  ページ： 1-6  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,ビデオ監視応用のためのその大きな可能性,照明,姿勢,視点変化非重複カメラ間のによる提案した課題のために,画像処理,コンピュータビジョンおよびパターン認識コミュニティでかなりの注目を集めている。広く使用されている低レベル記述子と異なり,視覚属性(例えば,毛髪,シャツカラー)は人々を認識するヒトわかりやすい方法を提供する。本論文では,それらの利点を利用する新しい方法を提案した。最初に,畳込みニューラルネットワークは,属性を検出するために採用した。第二に,属性間の依存性は,相関ルールマイニングにより得られ,それらを用いて属性分類結果を精密化した。第三に,計量学習法は,属性学習課題を再認識者に使用されている。最後に,アプローチは,ビデオベース人物再認識のための外観ベース法に統合した。二つのベンチマークデータセット上での実験結果は,属性は精度と汎化能力の改善を提供できることを示した。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： パターン認識 ,  畳込み ,  *録画装置 ,  汎化 ,  画像処理 ,  再認 ,  コンピュータビジョン ,  ニューラルネットワーク ,  カメラ ,  学習 ,  精密化
準シソーラス用語： 学習課題 ,  アソシエーション分析 ,  ビデオ監視 ,  *パターンマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビデオ ,  人物 ,  同定 ,  属性 ,  パターンマイニング