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J-GLOBAL ID：202202284503131333   整理番号：22A0310995

属性とアイデンティティは等しく重要である:より強力な歩行者属性による人物再同定【JST・京大機械翻訳】

Attribute and Identity Are Equally Important: Person Re-identification with More Powerful Pedestrian Attributes

著者 (2件)： Chen Shuangye (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Xu Kai (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13070  ページ： 79-90  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： ピアソン再識別(ReID)技術は,異なる監視カメラによって撮影された異なる視点から,特性的人々を同定することを目的とする。外部光と視角の大きな変化のため,従来のReIDは完全に失敗する。これに対応して,歩行者属性を有する関節認識モデルを提案した。具体的には,まず,機械注意の観点から,属性間の相互排除と依存性を包括的に考察し,ニューラルネットワークの注意領域を制限するマルチタスク属性認識法を提案した。次に,歩行者属性と人間アイデンティティ特性を完全な歩行者特徴情報として組み合わせ,類似性を測定した。特に,アイデンティティ認識の誤りをより効果的に補正するために,アイデンティティ情報へのアタッチメントとしてそれを処理する代わりに,属性情報をアイデンティティ情報と同じように処理する。DukeMTMC-reIDと市場1501データセットに関する実験は,著者らの方法の優位性を証明した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特性 ,  *歩行者 ,  ニューラルネットワーク ,  認識 ,  人間 ,  類似性 ,  同定 ,  *属性 ,  機械学習 ,  相互排除 ,  認知モデル
準シソーラス用語： 監視カメラ ,  視角 ,  *アイデンティティ ,  マルチタスク ,  マルチタスク学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 人物の再同定 ,  歩行者属性認識 ,  マルチタスク学習

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 属性 ,  アイデンティティ ,  歩行者 ,  人物 ,  同定