論文の概要: Hand-Based Person Identification using Global and Part-Aware Deep Feature Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05260v3
• Date: Sun, 21 Feb 2021 14:18:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 07:56:39.104196
• Title: Hand-Based Person Identification using Global and Part-Aware Deep Feature Representation Learning
• Title（参考訳）: グローバルおよびパートアウェア深部特徴表現学習による人格識別
• Authors: Nathanael L. Baisa, Zheheng Jiang, Ritesh Vyas, Bryan Williams, Hossein Rahmani, Plamen Angelov, Sue Black
• Abstract要約: グローバル特徴表現とローカル特徴表現の両方を学習し,手指による人物識別を提案する。 提案手法であるGlobal and Part-Aware Network (GPA-Net) は,conv層上のグローバルおよびローカルブランチを生成する。 提案手法が競合するアプローチを著しく上回っていることを示すため,2つの大規模マルチエスニックデータセットと公開ハンドデータセットについて広範な評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.144554939661599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In cases of serious crime, including sexual abuse, often the only available information with demonstrated potential for identification is images of the hands. Since this evidence is captured in uncontrolled situations, it is difficult to analyse. As global approaches to feature comparison are limited in this case, it is important to extend to consider local information. In this work, we propose hand-based person identification by learning both global and local deep feature representation. Our proposed method, Global and Part-Aware Network (GPA-Net), creates global and local branches on the conv-layer for learning robust discriminative global and part-level features. For learning the local (part-level) features, we perform uniform partitioning on the conv-layer in both horizontal and vertical directions. We retrieve the parts by conducting a soft partition without explicitly partitioning the images or requiring external cues such as pose estimation. We make extensive evaluations on two large multi-ethnic and publicly available hand datasets, demonstrating that our proposed method significantly outperforms competing approaches.
• Abstract（参考訳）: 性的虐待を含む重大犯罪の場合、身元を特定できる唯一の可能な情報は手の画像であることが多い。 この証拠は制御不能な状況にあるため、分析は困難である。 この場合、機能比較のグローバルアプローチは限られているため、ローカル情報を検討するために拡張することが重要である。 本研究では,グローバルとローカル両方の深層特徴表現を学習し,ハンドベースの人物識別を提案する。 提案手法であるglobal and part-aware network (gpa-net)は,conv-layer上にグローバルおよびローカルなブランチを作成し,ロバストなグローバルおよびパートレベルの特徴を学習する。 局所的な(部分レベルの)特徴を学習するために、水平方向と垂直方向の両方で凸層上の均一なパーティショニングを行う。 画像のパーティショニングやポーズ推定などの外部の手がかりを必要とすることなく,ソフトパーティショニングを行うことで,部品の検索を行う。 提案手法が競合するアプローチを著しく上回っていることを示すため,2つの大規模マルチエスニックデータセットと公開ハンドデータセットについて広範な評価を行った。

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