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J-GLOBAL ID：202002255736343799   整理番号：20A1047118

複数の深層学習法に基づいた歩行者再識別

Person Re-identification based on multiple deep learning methods

著者 (2件)： ZHANG Jiwei (和歌山大) ,  WU Haiyuan (和歌山大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2020  号： CVIM-221  ページ： Vol.2020-CVIM-221,No.35,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2020年03月09日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,2種類のディープ・ラーニングを融合した歩行者の再識別方法を提案する.監視カメラで撮影された歩行者の映像から,ディープ・ラーニング(instance segmentation)によって背景を除去し,歩行者のグローバル特徴を抽出する.得られた特徴マップに基づいて畳み込みネットワーク(bag of tricks and strong baseline)よって歩行者の再識別を実現する.(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *歩行者 ,  *再認 ,  特徴抽出 ,  地図 ,  *ニューラルネットワーク ,  画像 ,  空間分解能 ,  バックグラウンド ,  姿勢 ,  照明 ,  画像特性 ,  局所性
準シソーラス用語： *深層学習 ,  特徴マップ ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  画像シーケンス ,  背景 ,  局所特徴

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

引用文献 (14件)：

• Hermans, A., Lucas B., and Bastian L. In defense of the triplet loss for person re-identification, 2017,arXiv preprintarXiv:1703.07737.
• Ding, Shengyong, et al. Deep feature learning with relative distance comparison for person re-identification. Pattern Recognition 48.10, 2015: 2993-3003.
• Li, Dangwei, et al. Learning deep context-aware features over body and latent parts for person re-identification, 2017, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.
• Ahmed E, Jones M, Marks T K. An improved deep learning architecture for person re-identification, Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015: 3908-3916.
• Fu, Y., Wei, Y., Zhou, Y., Shi, H., Huang, G., Wang, X., Huang, and T. Horizontal pyramid matching for person re-identification. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligenc,2019, Vol. 33, pp. 8295-8302.

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  歩行者 ,  識別