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J-GLOBAL ID：202202222098856341   整理番号：22A0287269

マルチターゲットマルチCameraトラッキングにおける関連のための適応親和性【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Affinity for Associations in Multi-Target Multi-Camera Tracking

著者 (4件)： Hou Yunzhong (Research School of Computer Science, Australian National University, Canberra, ACT, Australia) ,  Wang Zhongdao (Department of Electronic Engineering, State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems and the Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wang Shengjin (Department of Electronic Engineering, State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems and the Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zheng Liang (Research School of Computer Science, Australian National University, Canberra, ACT, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 31  ページ： 612-622  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： マルチターゲットマルチカメラ追跡(MTMCT)におけるデータ連想は,通常,再識別(再ID)特徴距離から直接親和性を推定する。しかし,再IDとMTMCT問題の間のマッチング範囲の相違を与える最良の選択ではないと主張した。Re-IDシステムは,すべてのカメラとすべての時間からターゲットを検索するグローバルマッチングに焦点を合わせる。対照的に,追跡におけるデータ連想は,その候補が隣接位置および時間フレームだけから来るので,局所マッチング問題である。本論文では,トラッキングにおける大域的再ID特徴距離と局所マッチングの間のそのような不整合を検証する実験を設計し,MTMCTにおける対応するマッチング範囲に対する親和性推定を適応するための簡単で効果的なアプローチを提案した。すべての外観変化を扱う試みの代わりに,著者らは,データ関連の間に現れるかもしれないものを特殊化するために,親和性計量を仕立てた。この目的のために,トラッキングにおけるデータ連想のために元々使用された時間窓を有する新しいデータサンプリング方式を導入した。不整合を最小化することにより,適応親和性モジュールは,グローバル再ID距離に対して顕著な改善をもたらし,そして,都市FlowおよびDukeMTMCデータセット上で競合性能を生成した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  特性 ,  *追跡 ,  都市 ,  距離 ,  比較 ,  *親和性 ,  不整合 ,  マッチング

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 (3件)： トラッキング ,  適応 ,  親和性