論文の概要: Towards Practical Implementations of Person Re-Identification from Full Video Frames

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01377v1
• Date: Wed, 2 Sep 2020 22:53:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 19:38:10.049003
• Title: Towards Practical Implementations of Person Re-Identification from Full Video Frames
• Title（参考訳）: フルビデオフレームによる人物認識の実用化に向けて
• Authors: Felix O. Sumari, Luigy Machaca, Jose Huaman, Esteban W. G. Clua, Joris Gu\'erin
• Abstract要約: 我々は、人を再識別する現在の方法、すなわち、既に検出された画像やプリクロップされた画像内の人物を再識別しようとすることは、実用的なセキュリティアプリケーションを実装するのに十分ではないと論じる。 この主張をサポートするために、FF-PRID(Full Frame Person Re-ID set)を導入し、FF-PRIDの実装を評価するための特定のメトリクスを定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3439502310822151
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the major adoption of automation for cities security, person re-identification (Re-ID) has been extensively studied recently. In this paper, we argue that the current way of studying person re-identification, i.e. by trying to re-identify a person within already detected and pre-cropped images of people, is not sufficient to implement practical security applications, where the inputs to the system are the full frames of the video streams. To support this claim, we introduce the Full Frame Person Re-ID setting (FF-PRID) and define specific metrics to evaluate FF-PRID implementations. To improve robustness, we also formalize the hybrid human-machine collaboration framework, which is inherent to any Re-ID security applications. To demonstrate the importance of considering the FF-PRID setting, we build an experiment showing that combining a good people detection network with a good Re-ID model does not necessarily produce good results for the final application. This underlines a failure of the current formulation in assessing the quality of a Re-ID model and justifies the use of different metrics. We hope that this work will motivate the research community to consider the full problem in order to develop algorithms that are better suited to real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 近年,都市安全への自動化の導入が進み,人身認証(Re-ID)が広く研究されている。 本稿では,人物再同定の現在の方法,すなわち,既に検出された人物の画像を再特定しようとすると,システムへの入力がビデオストリームのフルフレームであるような,実用的なセキュリティアプリケーションを実現するには不十分であると主張する。 この主張をサポートするために、FF-PRID(Full Frame Person Re-ID set)を導入し、FF-PRIDの実装を評価するための特定のメトリクスを定義する。 堅牢性を改善するため、私たちはまた、あらゆるリidセキュリティアプリケーション固有のハイブリッドヒューマンマシンコラボレーションフレームワークを定式化します。 FF-PRID設定を考えることの重要性を示すために、良い人物検出ネットワークと良いRe-IDモデルを組み合わせることが最終アプリケーションに必ずしも良い結果をもたらすわけではないことを示す実験を構築した。 これは、re-idモデルの品質評価における現在の定式化の失敗を示し、異なるメトリクスの使用を正当化する。 この研究が、現実世界のシナリオにもっと適したアルゴリズムを開発するために、研究コミュニティに完全な問題を考える動機になることを願っている。

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