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J-GLOBAL ID：202202212156205293   整理番号：22A0805390

人物再識別のための文脈ベース拡張近傍距離再ランキングモデルを有する深層畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Deep convolution neural network with context based expanded neighbourhoods distance re-ranking model for person re-identification

著者 (2件)： Jayavarthini C. (Department of Computer Science and Engineering, School of Computing, SRM Institute of Science and Technology, Chennai, India) ,  Malathy C. (Department of Computer Science and Engineering, School of Computing, SRM Institute of Science and Technology, Chennai, India)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 4  ページ： 5957-5971  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,Person Re-Identification(PRe-ID)は,リアルタイムビデオ監視の不可欠な部分として作用し,公共安全に対する上昇の必要性を確実にする。PRe-ID問題の解決は,異なるカメラビュー間の人のマッチング観察のプロセスを含む。初期のモデルは,PRe-IDをユニークなオブジェクト検索問題として考慮し,プローブとギャラリー画像間の一方向マッチングに基づく検索結果を決定する。しかし,正確なマッチングは,照明,姿勢,ビューポインスト,およびオクルージョンにおける差異によって引き起こされた外観修正のために,トップ-kランキング結果には存在しなかった。これらの問題に取り組むために,本論文では,PRe-IDのための拡張近傍距離再ランク付け(DL-ENDR)モデルを有する新しい深層学習(DL)を提示した。提案したDL-ENDRは,特徴抽出,類似性測定,および特徴再ランク付けのようなPRe-IDのための異なるプロセスを含む。DL-ENDRモデルは,特徴抽出器として密連結畳込みネットワーク(DenseNet169)モデルを使用する。さらに,ユークリッド距離ベース類似性測定を用いて,プローブとギャラリー画像間の類似性を決定した。最後に,DL-ENDRモデルは,Mahala Nobis距離と共に,人-再識別の結果を再ランク付けするために,ENDRモデルを組み込んだ。ベンチマークデータセット上で広範な実験解析を行い,得られた結果により,DL-ENDRモデルの実効性能を異なる側面に関して検証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  プローブ ,  *ネットワーク ,  特徴抽出 ,  画像 ,  *モデル ,  等級づけ ,  論文 ,  類似性 ,  マッチング ,  機械学習 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 実時間 ,  Euclid距離 ,  ビデオ監視 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人物の再同定 ,  深層学習 ,  類似性測定 ,  拡張近傍再ランキングプロセス ,  高密度ネット

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 (8件)： 人物 ,  識別 ,  文脈 ,  拡張 ,  近傍 ,  ランキング ,  モデル ,  深層畳込みニューラルネットワーク