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J-GLOBAL ID：201902216784068943   整理番号：19A2098439

制限三重項ネットワークに基づく交差視野歩容認識【JST・京大機械翻訳】

Cross-view gait recognition based on a restrictive triplet network

著者 (3件)： Tong Sui-bing (Shanghai Jiao Tong University, No. 800 Dong chuan Road, Minhang, Shanghai, 200240, China) ,  Fu Yu-zhuo (Shanghai Jiao Tong University, No. 800 Dong chuan Road, Minhang, Shanghai, 200240, China) ,  Ling He-fei (Huazhong University of Science and Technology, No. 1037 Luoyu Road, Wuhan, Hubei, 430074, China)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 125  ページ： 212-219  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視点変動の影響を克服するために,本論文において交差視野歩行認識の問題を解明するために,制限的三重項ネットワーク(RTN)を提案した。このネットワークは5つの共有畳込み層から成る。制限的三重項損失を採用して,三重項ベースのサンプルグループに基づくRTNを最適化した。これらの歩行サンプルは,RTNがより速く収束するように,特別な戦略によって選択される。本方法によって最適化されたモデルは,交差視野歩行認識のために視覚不変の特徴を抽出するために採用される。さらに,BDNとTDNと名付けた2つの追加ネットワークを提案し,RTNと比較し,異なる畳込み層における隣接特徴と一致した。最後に,CASIA-B,OU-ISIRおよびUSFデータセットに基づいて広範な評価を行った。実験結果は,RTNが最良の性能を発揮することを示した。さらに,最新の方法をRTNと比較するために選択した。それらの間で,RTNは最良の認識スコアを達成して,それはそれぞれ,単一視野角の下で94.62%に達して,交差視野角の下で91.68%に達した。結果は,RTNが視点変動に対してロバストであることを実証した。それは将来における実用化のためのRTNの大きな可能性を示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不変性 ,  視覚 ,  *ネットワーク ,  畳込み ,  *三重項 ,  最適化 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 視野角 ,  スコア ,  *歩容認証 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クロスビュー ,  歩行認識 ,  視点の変化 ,  RTN

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 制限 ,  三重項 ,  交差 ,  視野 ,  歩容認識