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J-GLOBAL ID：202002273424338384   整理番号：20A2514988

姿勢誘導生成敵対ネットワークに基づく人物再同定【JST・京大機械翻訳】

Person Re-identification Based on Pose-guided Generative Adversarial Network

著者 (5件)： Han Guang (Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Yang Chao (Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Liu Jixin (Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Sun Ning (Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Li Xiaofei (Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ACM TURC’20  ページ： 191-195  発行年： 2020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(re-id)はコンピュータビジョンの分野での挑戦的で貴重な研究題目である。それは,複数のカメラシステムにおいて同じ同一性を有する人画像に適合する必要がある。姿勢の変化は,ロバスト特徴を抽出するためにネットワークに影響を及ぼす主要因の1つである。人物に対する姿勢変動の影響を緩和するために,本論文は,姿勢誘導生成敵対ネットワーク(PG-GAN)に基づく人間再支援法を提案し,それは,同一性感受性および姿勢不感性特徴の学習に使用できる。このアルゴリズムは,Siamese畳み込みニューラルネットワーク(SCNN)と生成敵対ネットワーク(GAN)から成る。SCNNはResNet-50を有する対称構造である。GANは,複数の姿勢識別器とアイデンティティ識別子を含み,また,同じ同一性を持つ生成された画像の出現を必要とする姿勢損失を組み込む。提案方法は,歩行者再識別データセットでよく実行された。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： アルゴリズム ,  カメラ ,  対称性 ,  弁別器 ,  *ネットワーク ,  歩行者 ,  感受性 ,  再編成 ,  コンピュータビジョン ,  ロバスト性
準シソーラス用語： アイデンティティ ,  識別子 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： GAN ,  PG-GAN ,  人の再編 ,  SCNN ,  姿勢損失

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 (5件)： 姿勢 ,  誘導 ,  敵対 ,  人物 ,  同定