論文の概要: Person Re-identification by Contour Sketch under Moderate Clothing
Change
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02295v1
- Date: Thu, 6 Feb 2020 15:13:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 12:46:16.956054
- Title: Person Re-identification by Contour Sketch under Moderate Clothing
Change
- Title（参考訳）: 適度な着替えによる輪郭スケッチによる人物識別
- Authors: Qize Yang, Ancong Wu, Wei-Shi Zheng
- Abstract要約: 異なるカメラビューにまたがる歩行者画像のマッチングプロセスである人物再認識は、視覚的監視において重要な課題である。
この作品では、衣服の下でのリメイドを「クロス・クロス・パーソン・リメイド」と呼ぶ。
クロス・クローズ・パーソナリティのための大規模なデータセットが欠如しているため、221のアイデンティティから33698の画像からなる新しいデータセットをコントリビュートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.83034113646657
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Person re-identification (re-id), the process of matching pedestrian images
across different camera views, is an important task in visual surveillance.
Substantial development of re-id has recently been observed, and the majority
of existing models are largely dependent on color appearance and assume that
pedestrians do not change their clothes across camera views. This limitation,
however, can be an issue for re-id when tracking a person at different places
and at different time if that person (e.g., a criminal suspect) changes his/her
clothes, causing most existing methods to fail, since they are heavily relying
on color appearance and thus they are inclined to match a person to another
person wearing similar clothes. In this work, we call the person re-id under
clothing change the "cross-clothes person re-id". In particular, we consider
the case when a person only changes his clothes moderately as a first attempt
at solving this problem based on visible light images; that is we assume that a
person wears clothes of a similar thickness, and thus the shape of a person
would not change significantly when the weather does not change substantially
within a short period of time. We perform cross-clothes person re-id based on a
contour sketch of person image to take advantage of the shape of the human body
instead of color information for extracting features that are robust to
moderate clothing change. Due to the lack of a large-scale dataset for
cross-clothes person re-id, we contribute a new dataset that consists of 33698
images from 221 identities. Our experiments illustrate the challenges of
cross-clothes person re-id and demonstrate the effectiveness of our proposed
method.
- Abstract（参考訳）: 異なるカメラビューにまたがる歩行者画像のマッチングプロセスである人物再識別(re-id)は、視覚的監視において重要な課題である。
re-idの実質的な開発は近年観察されており、既存のモデルの大部分は色調に依存しており、歩行者はカメラの視点で服を変えないと仮定している。
しかし、この制限は、ある人物(例えば、犯罪容疑者)が服を変えて、その人物が色見に強く依存しているため、他の人物と類似した服を着ている人物にマッチする傾向にあるため、その人物(例えば、犯罪容疑者)が服を着替える場合、異なる場所や異なるタイミングで、その人物を追跡する際に、再証する問題となる。
この作業では、衣服の下でのリメイドを「クロスドレスのリメイド」と呼ぶ。
特に、可視光画像に基づいてこの問題を解決する最初の試みとして、衣服が適度に変化しただけの場合を考える。つまり、同じ厚さの衣服を身に着けていると仮定し、短時間で天候が実質的に変化しない場合、その人の形状はそれほど大きく変化しない。
被写体画像の輪郭図に基づいてクロスクロス・クロスクロス・パーソン・リidを行い、適度な服装変化にロバストな特徴を抽出するために、色情報の代わりに人体の形状を利用する。
クロス・クローズ・パーソナリティのための大規模なデータセットが欠如しているため、221のアイデンティティから33698の画像からなる新しいデータセットをコントリビュートする。
提案手法の有効性を実証し, クロス・クローズド・パーソナリティの課題について検討した。
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