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J-GLOBAL ID：202002286893704364   整理番号：20A2179757

特徴点相関に基づく歩行者再認識手法【JST・京大機械翻訳】

Person Re-identification Method Based on Correlation Between Features

著者 (3件)： Jiang Weizhong (中国科学院深zhen先進技術研究院 深zhen 518055;中国科学院大学深zhen先進技術学院 深zhen 518055) ,  Yu Haiming (愛奇芸公司 北京 100010) ,  Chen Shifeng (中国科学院深zhen先進技術研究院 深zhen 518055)
資料名： Jicheng Jishu  (Jicheng Jishu)
巻： 9  号： 4  ページ： 68-78  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2936A  ISSN： 2095-3135  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在、歩行者再認識アルゴリズムに直面する主な問題は、背景の過多、歩行者領域の欠損及び画像視点の差異などである。歩行者領域における顕著性特徴間の強い相関と歩行者領域と背景領域特徴の間の弱い相関の2つの観察に基づいて,特徴点相関に基づく歩行者再認識法を提案した。その中で、視覚不変性と弱検出に基づく文脈情報処理モジュール、即ちCIP(ContextualInformationProcessing)モジュールを用いて、この方法を実現した。強い相関を持つ特徴が異なる粒度の間に分布するため、CIPモジュールに埋め込まれたマルチ粒度歩行者再識別方法は、粒度間の相関性情報を融合できる。実験では、第一レジストレーション率(Rank-1)と平均精度を評価指標とし、単一データセットテスト、クロスデータセットテストの2つの方法を用いて、4つの大型の歩行者再識別データセット上で十分なテスト実験を行った。2つの可視化方法,すなわち,弱い検出効果と歩行者領域における顕著な特徴点の相関関係を用いて,CIPモジュールの有効性を検証した。実験結果は,現在の主流のマルチ粒状性ネットワークがCIPモジュールを埋め込むことによって,性能が著しく向上することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  ネットワーク ,  *歩行者 ,  可視化 ,  粒状性 ,  再認 ,  不変性 ,  有効性
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  認識アルゴリズム ,  特徴点 ,  評価指標 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴点 ,  相関 ,  歩行者 ,  再認識 ,  手法