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J-GLOBAL ID：202002221749307965   整理番号：20A1006432

歩行者(RE)同定のための新しい歩容外観ベースのマルチスケールビデオ共分散アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A novel Gait-Appearance-based Multi-Scale Video Covariance Approach for pedestrian (re)-identification

著者 (6件)： Hadjkacem Bassem (CES Research Laboratory, National Engineering School of Sfax, Sfax University, 3052 Sfax, Tunisia) ,  Ayedi Walid (CES Research Laboratory, National Engineering School of Sfax, Sfax University, 3052 Sfax, Tunisia) ,  Ayed Mossaad Ben (CES Research Laboratory, National Engineering School of Sfax, Sfax University, 3052 Sfax, Tunisia) ,  Ayed Mossaad Ben (Computer Science Department, College of Science and Humanities at Alghat, Majmaah University, Majmaah 11952, Saudi Arabia) ,  Alshaya Shaya A. (Computer Science Department, College of Science and Humanities at Alghat, Majmaah University, Majmaah 11952, Saudi Arabia) ,  Abid Mohamed (CES Research Laboratory, National Engineering School of Sfax, Sfax University, 3052 Sfax, Tunisia)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 91  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： セキュリティ領域において取得された画像の複雑なデータベースを扱うために,Video監視データマイニングのためのロバストで適応可能なフレームワークとマルチショット歩行者(re)同定が必要である。歩行者の署名は,雑音と制御されない変動に対して不変でロバストである必要がある。本論文では,全関連時空間情報を利用しながら,コンパクトで固定されたサイズ署名への歩行者のストリーミングまたはデータベースに保存された任意の画像列を効率的に記述するために,新しい高速Gait-Appearanceベースのマルチスケールビデオ共分散(GAMS-ViCov)教師なしアプローチを提案した。提案したモデルは,歩行者を表し,制御されていない変動を捨てることができる,新しいデータ構造から抽出されたマルチスケールの特徴に基づいている。[Two-Half-Video-Tree](THVT)と呼ばれる。THVTは,マルチスケール特徴の木への人間のシルエットの上下の部分の歩行と出現を効率的にモデル化することができる。このように,THVTは,高速アルゴリズムを通して新しい構造化形式にビデオデータをモデル化することができる。さらに,GAMS-ViCovアプローチは,k-平均クラスタリングを用いた動的ビデオ要約の技術として競争力があり,各人物の画像列からクラスタ中心に抽出された署名をモデル化する。各人物のクラスタに対して,その署名が重心に最も近い画像列を選択し,この人の鍵となる画像列として保存した。提案したアプローチを,i-LIDSとPRIIDデータベースによる人物(re)同定のために評価した。実験結果は,GAMS-ViCovが,ほとんどの教師なし手法より優れていることを示した。Copyright 2020 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： 雑音 ,  データベース ,  *歩行者 ,  *共分散 ,  重心 ,  クラスタ化 ,  高速アルゴリズム ,  クラスタ ,  *録画装置 ,  ロバスト性 ,  *歩容 ,  データマイニング ,  ストリーミング
準シソーラス用語： シルエット ,  画像列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 歩行者(RE)-同定 ,  ビデオ監視データマイニング ,  歩行 ,  教師なし学習 ,  マルチスケール共分散特徴 ,  ビデオツリー構造

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 歩行者 ,  Re ,  同定 ,  歩容 ,  外観 ,  マルチスケール ,  ビデオ ,  共分散