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J-GLOBAL ID：202202237912521126   整理番号：22A0992719

局所特徴関連と大域注意機構に基づく歩行者再認識【JST・京大機械翻訳】

Person Re-Identification Based on Local Feature Relation and Global Attention Mechanism

著者 (4件)： Li Jiabin (北京聯合大学 北京市信息服務工程重点実験室,北京 100101) ,  Li Xuewei (北京聯合大学 北京市信息服務工程重点実験室,北京 100101) ,  Liu Hongzhe (北京聯合大学 北京市信息服務工程重点実験室,北京 100101) ,  Xu Cheng (北京聯合大学 北京市信息服務工程重点実験室,北京 100101)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 48  号： 1  ページ： 245-252  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 歩行者再認識の難点は、歩行者間の構造情報の差異が小さいため、特徴の区別が難しいことである。グローバル関係の注意機構と局所特徴相関法を結合して,改良特徴相関アルゴリズムを提案した。水平分割のグローバル注意機構の特徴によって,いくつかの局所的特徴を得て,次に,各々の関連認識を,局所的特徴相関とグローバル意味情報によって,キー特徴情報を抽出するために使用した。これに基づいて,交差エントロピーと3D群損失関数を用いて,訓練後の局所特徴を抽出した。CUHK03-Labeled,Market1501,DukeMTMC-reIDデータセットに関する実験結果は,このアルゴリズムのビットヒット率が,それぞれ,81.6%,95.6%,89.5%であり,GCP,MGN,およびCUHK03-RIDデータセットと比較して,それぞれ,81.6%,95.6%,および89.5%であることを示した。BAS-reIDは,より強い認識能力と適応性を有する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  エントロピー ,  損失関数 ,  *歩行者 ,  認識 ,  比率 ,  適応性 ,  *画像特性 ,  再認 ,  三次元
準シソーラス用語： ヒット率 ,  意味情報 ,  *局所特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 局所特徴 ,  注意 ,  歩行者 ,  再認識