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J-GLOBAL ID：201902280659996465   整理番号：19A1194138

車両の再同定のための時空モデルの案内【JST・京大機械翻訳】

Poses Guide Spatiotemporal Model for Vehicle Re-identification

著者 (6件)： Zhong Xian (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Feng Meng (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Huang Wenxin (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Huang Wenxin (Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wang Zheng (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan) ,  Satoh Shin’ichi (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11296  ページ： 426-439  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,都市監視において重要な車両再同定(Re-ID)問題に取り組んだ。視覚的外観情報を利用することは,オクルージョン,照明変動などによる性能に制限がある。著者らの知識の最良を作るために,最近のいくつかの方法は,車両Re-ID問題を解明するために空間時間的情報を考慮して,駆動方向の影響を無視した。本論文では,車両運動の時空間分布が特定の規則に従うことを調査し,さらに,カメラの視点における車両の姿勢は,それらの方向が空間時間キューに密接に関連することを示した。これらの2つの観測によってヒントを得て,著者らは,車両Re-IDを支援するための車両の姿勢ガイド空間時間モデル(PGST)を提案した。最初に,Gauss分布ベースの時空間確率モデルを利用して,車両の空間時間的運動を予測した。次に,CNN埋め込み姿勢分類装置を,車両の姿勢を評価することによって,駆動方向を推定するために利用した。最後に,PGSTモデルを視覚的外観モデルと時空間モデルの結果を融合するフレームワークに統合した。カメラの空間時間的情報とトポロジーによる車両データセットの欠如のために,実験は,実験要求を満たす唯一のひとつである公共車両Re-IDデータセットに関して実施した。提案した手法は競合性能を達成した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率モデル ,  *視覚 ,  位相幾何学 ,  都市 ,  カメラ ,  分類装置 ,  オクルージョン ,  待ち行列 ,  正規分布
準シソーラス用語： 車両運動 ,  照明変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 車両再同定 ,  時空間モデル ,  車両姿勢分類器

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 同定 ,  時空 ,  モデル