文献

J-GLOBAL ID：201802239397958899   整理番号：18A1585679

マルチ特徴融合と交互方向乗算の歩行者再認識【JST・京大機械翻訳】

Person re-identification based on multi-feature fusion and alternating direction method of multipliers

著者 (4件)： Qi Meibin (合肥工業大学計算机与信息学院,合肥,230009) ,  Wang Cichun (合肥工業大学計算机与信息学院,合肥,230009) ,  Jiang Jianguo (合肥工業大学計算机与信息学院,合肥,230009) ,  Li Ji (合肥工業大学計算机与信息学院,合肥,230009)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 23  号： 6  ページ： 827-836  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】歩行者の画像分解能の差,照明の相違,歩行者の姿勢の相違,カメラの視角,および撮像品質の相違のため,同じ歩行者の異なる監視ビデオの外観は,大いに異なり,そして,歩行者再認識の大きな課題をもたらすだろう,という結論を下すことができた。歩行者再認識の精度を改善するために,多重特徴融合と交互方向乗数に基づく歩行者再認識アルゴリズムを提案した。【方法】画像強調アルゴリズムを使用して,すべての歩行者画像を処理して,照明変化の影響を減らして,次に,処理した画像を不均一に分割した。同時に、特定領域平均値法を用いて、歩行者画像のHSVとLAB色の特徴及びSILTP(scaleinvariantlocalternarypattern)のテクスチャ特徴とHOG(histogramoforientedgradient)の特徴を抽出した。歩行者画像ペアの全体と局所類似性測度関数を融合し,類似性関数を生成し,最後に,交互方向乗数最適化アルゴリズムを用いて,最適測度マトリックスを更新し,再認識を実現した。結果:VIPeR、CUHK01、CUHK03とGRIDの4つのデータセット上で実験し、そのうちVIPeR、CUHK01とGRIDの3つのデータセットRank1(ランキング第1の検索結果は検索者の比率)はそれぞれ51.5%と51.5%であった。48.7%と21.4%,CUHK03手動裁断と検出器検出データセットRank1はそれぞれ62.40%と55.05%に達し,識別率は著しく向上し,実用価値があった。結論:提案したマルチ特徴融合と交互方向乗数最適化アルゴリズムは、歩行者の特徴をよく記述でき、繰り返し更新した測定マトリックスは、歩行者間の距離情報を非常によく表し、識別率を大幅に向上させることができる。この方法は多くの応用場面での歩行者再認識に適している。特に,複雑な場面での静止画像歩行者再認識の問題に照準を定めて,局所オクルージョン,照明差異,および姿勢差異の存在の下で,高い認識精度を保つことができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  静止画像 ,  照明 ,  品質 ,  *歩行者 ,  *再認 ,  撮像 ,  類似性 ,  オクルージョン ,  多重化 ,  画像強調 ,  アルゴリズム ,  測度
準シソーラス用語： 認識精度 ,  認識率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： person re-identification ,  multi-feature fusion ,  non-uniform segmentation ,  HOG feature ,  specific region mean method ,  alternating direction method of multipliers

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  特徴融合 ,  乗算 ,  歩行者 ,  再認識