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J-GLOBAL ID：201802229299559552   整理番号：18A0518658

修正三重項埋込みを用いた人物再同定のための双方向長い短期記憶アーキテクチャ【Powered by NICT】

Bi-directional long short-term memory architecture for person re-identification with modified triplet embedding

著者 (4件)： Zhong Weilin (School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Xiong Huilin (School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Yang Zhen (School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Zhang Tao (School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 1562-1566  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： マッチングは,人物再識別として知られる,非オーバーラップカメラを横切る特定者は,姿勢,照明,閉塞における同一人からの画像のクラス内変動のために重要であるが困難な作業である。ほとんどの既存の身体部分に基づく深部法を簡単に空間部分から得られた特徴またはスコアを連結とそれらの間の複雑な空間的相関を無視している。本論文では,空間部分を処理する連続的に,双方向的に通過への異なる部分のメッセージ可能にする双方向長い短期記憶(Bi LSTM)アーキテクチャを提案した。,すなわち空間型と文脈視覚情報はLSTMにおける双方向接続と内部ゲート機能により効率的にモデル化することができる。さらに,負対正から対を区別するより識別的特徴を学習するために修飾した三重項損失を提案した。CUHK01とCUHK03データセット上での実験を行い,提案した方法の有効性を実証するために実行した。Copyright 2018 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： 身体部位 ,  *三重項 ,  モデリング ,  マッチング ,  画像 ,  *計算機アーキテクチャ ,  深部
準シソーラス用語： 視覚情報 ,  スコア ,  *短期記憶 , 【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 (7件)： 三重項 ,  埋込み ,  人物 ,  同定 ,  双方向 ,  短期記憶 ,  アーキテクチャ