論文の概要: Multigranular Visual-Semantic Embedding for Cloth-Changing Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04527v1
• Date: Tue, 10 Aug 2021 09:14:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 14:21:47.853225
• Title: Multigranular Visual-Semantic Embedding for Cloth-Changing Person Re-identification
• Title（参考訳）: 衣服交換者再識別のためのマルチグラニュラービジュアルセマンティック埋め込み
• Authors: Zan Gao, Hongwei Wei, Weili Guan, Weizhi Nie, Meng Liu, Meng Wang
• Abstract要約: 本研究は, 布を交換するReIDのための新しいビジュアル・セマンティック・埋め込み・アルゴリズム(MVSE)を提案する。 衣服の変化のある人を完全に表現するために、多粒性特徴表現スキーム(MGR)を採用し、その後、布脱感ネットワーク(CDN)を設計する。 人的属性の整合に使用される視覚意味情報を得るために,部分意味整合ネットワーク(PSA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.7806002518266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Person reidentification (ReID) is a very hot research topic in machine learning and computer vision, and many person ReID approaches have been proposed; however, most of these methods assume that the same person has the same clothes within a short time interval, and thus their visual appearance must be similar. However, in an actual surveillance environment, a given person has a great probability of changing clothes after a long time span, and they also often take different personal belongings with them. When the existing person ReID methods are applied in this type of case, almost all of them fail. To date, only a few works have focused on the cloth-changing person ReID task, but since it is very difficult to extract generalized and robust features for representing people with different clothes, their performances need to be improved. Moreover, visual-semantic information is often ignored. To solve these issues, in this work, a novel multigranular visual-semantic embedding algorithm (MVSE) is proposed for cloth-changing person ReID, where visual semantic information and human attributes are embedded into the network, and the generalized features of human appearance can be well learned to effectively solve the problem of clothing changes. Specifically, to fully represent a person with clothing changes, a multigranular feature representation scheme (MGR) is employed to focus on the unchanged part of the human, and then a cloth desensitization network (CDN) is designed to improve the feature robustness of the approach for the person with different clothing, where different high-level human attributes are fully utilized. Moreover, to further solve the issue of pose changes and occlusion under different camera perspectives, a partially semantically aligned network (PSA) is proposed to obtain the visual-semantic information that is used to align the human attributes.
• Abstract（参考訳）: 人物再識別(ReID)は、機械学習やコンピュータビジョンにおいて非常にホットな研究テーマであり、多くの人物ReIDアプローチが提案されているが、これらの手法の多くは、同一人物が短い時間内に同じ衣服を持っていると仮定し、視覚的外観が類似している必要がある。 しかし、実際の監視環境では、一定時間が経つと着替えの可能性がかなり高く、また、持ち物が異なることもしばしばある。 既存の人物のReIDメソッドがこの種のケースに適用されると、ほとんど全員が失敗します。 現状では、着替えのReID作業に焦点を絞った作品はほとんどないが、着替えの人を表す汎用的で堅牢な特徴を抽出することは極めて困難であるため、性能の向上が求められる。 また、視覚情報はしばしば無視される。 そこで本研究では,ネットワークに視覚的な意味情報と人的属性を組み込んだマルチグラナール視覚意味埋め込みアルゴリズム(mvse)を提案し,その汎用的な外観特徴を学習し,衣料変化の問題を効果的に解決する。 具体的には、衣服の変化をフルに表現するために、人間の変わらずの部分に焦点を合わせるために多粒性特徴表現スキーム(MGR)を用い、その後、異なる衣服の人に対して、異なる人間の属性をフル活用したアプローチの特徴堅牢性を改善するために布脱感ネットワーク(CDN)を設計する。 さらに、異なるカメラ視点下でのポーズの変化やオクルージョンの問題を更に解決するために、人間の属性の整合に使用される視覚意味情報を得るために、部分意味的整合ネットワーク(PSA)を提案する。

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