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J-GLOBAL ID：201802280353254480   整理番号：18A0537572

人物再同定のための整列した双方向特徴表現【Powered by NICT】

An aligned bidirectional feature representation for person re-identification

著者 (3件)： Wang Daiyin (Communication and Information Security Lab, Shenzhen Graduate School, Peking University, Shenzhen, China) ,  Hao Lei (Communication and Information Security Lab, Shenzhen Graduate School, Peking University, Shenzhen, China) ,  Zhu Yuesheng (Communication and Information Security Lab, Shenzhen Graduate School, Peking University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： VCIP  ページ： 1-4  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,知的サーベイランス解析,ロバストな特徴表現を設計することが重要であるにおいて重要な役割を果たす。本論文では,整列した双方向最大発生(ABMO)と呼ばれる新しい特徴表現を提案した。最初に,背景干渉および空間的レジストレーション誤りを取扱うために,多層セルラオートマトン(MCA)は前景セグメンテーションのための導入し,配列操作を提案した。,双方向最大発生特徴表現を提示した,これは照明変動と視点変化に対して表現完全性とロバスト性を向上させた。著者らの手法は,既存のリードデータセット(PRID450s)だけでなく,新しい,より現実的なリードデータセット(PRID365s)で評価し,元の監視材料が利用できる。結果は,提案手法がその他の最先端レベル手法と比較して良好な再認識性能が得られることを示した。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： 干渉 ,  サーベイランス ,  多層 ,  セルラオートマトン ,  セグメンテーション ,  完全性 ,  *ロバスト性 ,  再認
準シソーラス用語： 照明変化 ,  前景 ,  *特徴表現 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 人物 ,  同定 ,  整列 ,  双方向 ,  特徴表現