単一カメラ人物再識別のための近接カメラスタイル分布アラインメント【JST・京大機械翻訳】

Zhang Guoqing; Zhang Hongwei; Chen Yuhao; Zheng Yuhui; Zhang Guoqing

文献

J-GLOBAL ID：202202261620501496 整理番号：22A1049672

単一カメラ人物再識別のための近接カメラスタイル分布アラインメント【JST・京大機械翻訳】

Close-set camera style distribution alignment for single camera person re-identification

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資料名：
巻： 486 ページ： 93-103 発行年： 2022年
JST資料番号： W0360A ISSN： 0925-2312 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

人物再識別(ReID)の目的は,異なるカメラの下で同じ人を見つけることであり,基本的な困難は大量の交差カメラ歩行者アノテーションの必要性にある。現実に,交差カメラ歩行者の注釈は,特に大規模監視カメラネットワークにおいて時間がかかる。本論文は,単一カメラ訓練(SCT)設定の下でReID問題に対処することに焦点を当て,そこでは,訓練集合の各人が1つのカメラだけに現れる。交差カメラ歩行者アノテーションの欠如のため,同じ人の画像特徴間の距離を狭めることによって,カメラスタイル干渉を効果的に除去することは難しい。この問題に取り組むために,SCT ReIDのための近接集合カメラスタイル分布アラインメント(C2SDA)フレームワークを提案した。用例と分布レベルの両方からカメラスタイル干渉を同時に減らすために,著者らは最初に,各カメラの下で入力画像の特徴分布を直接調整して,次に,配列された特徴によって用例レベルでモデルを訓練する実例分布カメラスタイルアラインメントモジュールを設計した。第2に,著者らはさらに,カメラ特徴分布アラインメント問題をオープンセットから近接セットに変換する増強近集合カメラスタイル分布モジュールを設計し,それはアラインメントプロセスの間の特徴の識別能力を保存する。実験結果は,著者らのフレームワークがSCT設定の下でReID性能を著しく改良することができて,現在のSOTA方法を上回ることを証明した。ソースコードはhttps://github.com/HongweiZhang97/CCSDAで利用可能である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識

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