論文の概要: Seq-Masks: Bridging the gap between appearance and gait modeling for
video-based person re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05626v1
- Date: Fri, 10 Dec 2021 16:00:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-13 18:03:00.746841
- Title: Seq-Masks: Bridging the gap between appearance and gait modeling for
video-based person re-identification
- Title（参考訳）: Seq-Masks: 映像に基づく人物再識別のための外観と歩行モデリングのギャップを埋める
- Authors: Zhigang Chang, Zhao Yang, Yongbiao Chen, Qin Zhou, Shibao Zheng
- Abstract要約: イデオをベースとした人物識別(Re-ID)は、不随意監視カメラが捉えた映像の人物像をマッチングすることを目的としている。
従来のビデオベースのRe-ID手法では、外観情報の探索に重点を置いており、照明の変化、シーンノイズ、カメラパラメータ、特に衣服やキャリーのバリエーションに対して脆弱である。
映像中のシークエンスマスク(SeqMask)を利用して、外観情報と歩行モデリングを密接な方法で統合するフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.490428828061292
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: ideo-based person re-identification (Re-ID) aims to match person images in
video sequences captured by disjoint surveillance cameras. Traditional
video-based person Re-ID methods focus on exploring appearance information,
thus, vulnerable against illumination changes, scene noises, camera parameters,
and especially clothes/carrying variations. Gait recognition provides an
implicit biometric solution to alleviate the above headache. Nonetheless, it
experiences severe performance degeneration as camera view varies. In an
attempt to address these problems, in this paper, we propose a framework that
utilizes the sequence masks (SeqMasks) in the video to integrate appearance
information and gait modeling in a close fashion. Specifically, to sufficiently
validate the effectiveness of our method, we build a novel dataset named
MaskMARS based on MARS. Comprehensive experiments on our proposed large wild
video Re-ID dataset MaskMARS evidenced our extraordinary performance and
generalization capability. Validations on the gait recognition metric CASIA-B
dataset further demonstrated the capability of our hybrid model.
- Abstract（参考訳）: イデオをベースとした人物識別(Re-ID)は、不随意監視カメラが捉えた映像の人物像をマッチングすることを目的としている。
従来のビデオベースのRe-ID手法では、外観情報の探索に重点を置いており、照明の変化、シーンノイズ、カメラパラメータ、特に衣服やキャリーのバリエーションに対して脆弱である。
歩行認識は、上記の頭痛を軽減するために暗黙の生体計測ソリューションを提供する。
それでも、カメラの視界が変わると、パフォーマンスが悪化する。
本稿では,これらの問題に対処するために,映像中のシーケンスマスク(SeqMask)を利用して外観情報と歩行モデリングを緊密に統合するフレームワークを提案する。
具体的には,提案手法の有効性を十分に検証するために,MARSに基づくMaskMARSという新しいデータセットを構築した。
提案する大規模ワイルドビデオリidデータセットの包括的実験により,その性能と汎用性が実証された。
歩容認識指標casia-bデータセットの検証により,ハイブリッドモデルの能力がさらに実証された。
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