論文の概要: When Person Re-identification Meets Changing Clothes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04070v3
- Date: Mon, 25 May 2020 01:53:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 08:59:44.919965
- Title: When Person Re-identification Meets Changing Clothes
- Title（参考訳）: 身元確認が着替えに変わるとき
- Authors: Fangbin Wan, Yang Wu, Xuelin Qian, Yixiong Chen, Yanwei Fu
- Abstract要約: 人物再識別(ReID)は現在、特定の人物検索などのAIベースのビデオ監視アプリケーションにおいて、活発な研究トピックとなっている。
本稿では,この問題を体系的に研究した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.45346679678089
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Person re-identification (ReID) is now an active research topic for AI-based
video surveillance applications such as specific person search, but the
practical issue that the target person(s) may change clothes (clothes
inconsistency problem) has been overlooked for long. For the first time, this
paper systematically studies this problem. We first overcome the difficulty of
lack of suitable dataset, by collecting a small yet representative real dataset
for testing whilst building a large realistic synthetic dataset for training
and deeper studies. Facilitated by our new datasets, we are able to conduct
various interesting new experiments for studying the influence of clothes
inconsistency. We find that changing clothes makes ReID a much harder problem
in the sense of bringing difficulties to learning effective representations and
also challenges the generalization ability of previous ReID models to identify
persons with unseen (new) clothes. Representative existing ReID models are
adopted to show informative results on such a challenging setting, and we also
provide some preliminary efforts on improving the robustness of existing models
on handling the clothes inconsistency issue in the data. We believe that this
study can be inspiring and helpful for encouraging more researches in this
direction. The dataset is available on the project website:
https://wanfb.github.io/dataset.html.
- Abstract（参考訳）: reid(person re-identification)は現在、特定の人物検索などのaiベースのビデオ監視アプリケーションで活発な研究テーマとなっているが、対象者が服を変更できるという現実的な問題は、長い間見過ごされてきた。
本論文は初めてこの問題を体系的に研究した。
まず、トレーニングとより深い研究のための大規模な現実的な合成データセットを構築しながら、テストのために小さなが代表的な実際のデータセットを収集し、適切なデータセットの欠如を克服する。
新たなデータセットによって、衣服の不整合の影響を研究するために、さまざまな興味深い新しい実験を行うことが出来ます。
服の着替えは、効果的な表現の学習に困難をもたらすという意味で、ReIDをはるかに困難にし、また、それまでのReIDモデルの一般化能力に挑戦し、目に見えない(新しい)服装の人を識別する。
既存のreidモデルを代表的に採用して,このような困難な状況下での有益な結果を示すとともに,既存モデルのロバスト性向上に向けた予備的な取り組みも実施する。
この研究は、この方向へのさらなる研究を促進するのに役立つと信じている。
データセットはプロジェクトのWebサイトで公開されている。
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