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J-GLOBAL ID：202002217649687071   整理番号：20A2028136

クロスモダリティ人物再同定のための二重アラインメント特徴埋込み【JST・京大機械翻訳】

Dual-alignment Feature Embedding for Cross-modality Person Re-identification

著者 (5件)： Hao Yi (Xidian University, Xi’an, China) ,  Wang Nannan (Xidian University, Xi’an, China) ,  Gao Xinbo (Xidian University, Xi’an, China) ,  Li Jie (Xidian University, Xi’an, China) ,  Wang Xiaoyu (Intellifusion, Shenzhen, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MM ’19  ページ： 57-65  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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： ピアソン再識別は,ビデオ監視における重要問題である,異なるカメラを横断する歩行者の探索を目的とする。夜間環境における要求によって,交差モダリティマッチング問題とみなすことができるRGB-赤外線人再同定は,近年ますます注目を得た。交差様式の不一致とは別に,RGB-赤外線人再識別も,人間の姿勢と視点の違いに悩まされる。弁別的モダリティ不変特徴を抽出するために,二重アラインメント特徴埋込み法を設計した。二重アラインメントの概念は,空間とモダリティアラインメントの2倍である。細粒カメラ不変情報を抽出するために,部分レベル特徴を採用した。分布損失関数と相関損失関数を導入し,可視と赤外モダリティの埋込み特徴を整列させた。最後に,クロスモーダル人再識別のためのロバストで豊富な同一性埋込みを有するモダリティ不変特徴を抽出することができた。実験は,提案したベースラインと改良が,2つのデータセットで最先端の方法で競合結果を達成することを確認した。例えば,RegDBデータセット上で(57.5+12.6)%ランク-1精度および(57.3+11.8)%mAPを達成した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アラインメント ,  カメラ ,  赤外線 ,  損失関数 ,  歩行者 ,  基準線 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *モダリティ ,  ビデオ監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クロスモダリティ ,  流通 ,  細粒度 ,  人物識別

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 (4件)： モダリティ ,  人物 ,  同定 ,  埋込み