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J-GLOBAL ID：201802281523508927   整理番号：18A0028339

一般的なFourier記述子を用いたCCTVシルエットからの人物再同定【Powered by NICT】

Person re-identification from CCTV silhouettes using generic fourier descriptor

著者 (2件)： Alsedais Rawabi (Engineering and Digital Arts, University of Kent, Canterbury, Kent, UK) ,  Guest Richard (Engineering and Digital Arts, University of Kent, Canterbury, Kent, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCST  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： 公共区域における人物再同定(空港,鉄道駅とショッピングモールのような)は,最近,部分的に,セキュリティの高いレベルの要求のためにコンピュータビジョン研究の注目を集めている。非重複カメラネットワーク内の再確認被験者は挑戦的な仕事として考えることができる。異なるシーンにおける照明変化,カメラ分解能の変動,視野とヒトナチュラル運動は正確な実行のための重要な障害である。本研究では,再識別のための人シルエットに対する総称的Fourier形状記述子(GFD)の使用を評価し,さらに被験者のシルエットの積が最適性能を提供することができた同定した。固定CCTVカメラに0°と90°を歩行CASIAデータセットから90名の人間のシルエットは再同定の目的に使用した。各被験者は10~50フレーム間のビデオ配列。両ビューに対し,シルエットは八アルゴリズム的定義領域:頭頚部,肩,上部50%,50%,15%,35%,40%低く,全身に分割した。GFDは各角度で各セグメントに独立して使用した。各フレームのためのGFD特徴を抽出した後,線形判別分析(LDA)分類器を再認識正解率,各被験者のフレームの50%を訓練に用いたを調べるために使用され,他の50%を試験に用いた。結果は十階で97%の識別正解率は人間のシルエットフロント(0°)側の上部50%セグメントにGFDを用いることにより達成されることを示した。90°画像に対して,上部15%シルエットセグメントにGFDを用いて第十ランクでほぼ98%の精度率をもたらした。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： 歩行 ,  鉄道駅 ,  分解能 ,  ショッピングモール ,  セキュリティ ,  *カメラ ,  コンピュータビジョン ,  アルゴリズム ,  録画装置 ,  空港 ,  画像
準シソーラス用語： 正解率 ,  線形判別分析 ,  被験者 ,  *シルエット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  聴覚  (EJ13030M)

タイトルに関連する用語 (5件)： Fourier記述子 ,  CCTV ,  シルエット ,  人物 ,  同定