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J-GLOBAL ID：201802241788051641   整理番号：18A2232290

人物再同定のための拡張型深層畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

An Enhanced Deep Convolutional Neural Network for Person Re-Identification

著者 (5件)： Guo Tiansheng (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Wang Dongfei (Academy of Broadcasting Science, Beijing) ,  Jiang Zhuqing (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Men Aidong (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Zhou Yun (Academy of Broadcasting Science, Beijing)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICMEW  ページ： 1-6  発行年： 2018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： 伝統的な手書き特徴と畳込みニューラルネットワーク(CNN)特徴は,人物再同定タスクにおける2つの異なるタイプの画像記述子である。本研究では,強化CNNと呼ばれる新しいネットワークを提案した。著者らは,著者らのCNNモデルの構築と最終的な特徴の生成において,手による特徴とCNN特徴の間の相補性を利用した。特徴再構成ブロック(FRB)を設計し,手書き特徴とCNN特徴をユニタリ特徴空間に結合し,学習された方法でそれらを一緒に融合させる。このモデルの訓練過程を重ね合わせるために,同定損失と検証損失を同時に採用し,リッドラベルにおける情報を完全に利用する。広範な実験により,4つのリッドデータセット(Market-1501,CUHK03,CUHKOI,VIPeR)に関する広範囲の最先端の方法に対する本モデルの優位性を実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  *深層 ,  *ネットワーク ,  再構成 ,  相補性
準シソーラス用語： 最先端 ,  特徴空間 ,  手書き ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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 (4件)： 人物 ,  同定 ,  拡張 ,  深層畳込みニューラルネットワーク