論文の概要: Global Trajectory Helps Person Retrieval in a Camera Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12900v1
- Date: Wed, 27 Apr 2022 13:10:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-28 13:14:21.773901
- Title: Global Trajectory Helps Person Retrieval in a Camera Network
- Title（参考訳）: global trackは、カメラネットワークでの人物検索を支援する
- Authors: Xin Zhang and Xiaohua Xie and Jianhuang Lai and Wei-Shi Zheng
- Abstract要約: 既存の手法では、純粋な視覚的マッチングや時間的制約を考慮することが多いが、カメラの空間情報は無視する。
本研究では,時間的情報と空間的情報を統合したクロスカメラトラジェクトリ生成に基づく人物検索の枠組みを提案する。
提案手法の有効性を検証するため,実際の監視シナリオに基づいて,カメラ横断歩行者軌跡の最初のデータセットを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.65912458467643
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We are concerned about retrieving a query person from the videos taken by a
non-overlapping camera network. Existing methods often rely on pure visual
matching or consider temporal constraint, but ignore the spatial information of
the camera network. To address this problem, we propose a framework of person
retrieval based on cross-camera trajectory generation which integrates both
temporal and spatial information. To obtain the pedestrian trajectories, we
propose a new cross-camera spatio-temporal model that integrates the walking
habits of pedestrians and the path layout between cameras, forming a joint
probability distribution. Such a spatio-temporal model among a camera network
can be specified using sparsely sampled pedestrian data. Based on the
spatio-temporal model, the cross-camera trajectories of a specific pedestrian
can be extracted by the conditional random field model, and further optimized
by the restricted nonnegative matrix factorization. Finally, a trajectory
re-ranking technology is proposed to improve the person retrieval results. To
verify the effectiveness of our approach, we build the first dataset of
cross-camera pedestrian trajectories over an actual monitoring scenario, namely
the Person Trajectory Dataset. Extensive experiments have verified the
effectiveness and robustness of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: オーバラップしないカメラネットワークで撮影されたビデオからクエリを検索することに関心がある。
既存の手法では、純粋な視覚的マッチングや時間的制約を考慮することが多いが、カメラネットワークの空間情報は無視する。
この問題に対処するために,時間情報と空間情報を統合したクロスカメラトラジェクトリ生成に基づく人物検索の枠組みを提案する。
歩行者軌跡を得るために,歩行者の歩行習慣とカメラ間の経路配置を統合し,共同確率分布を形成するクロスカメラ時空間モデルを提案する。
スパースサンプリングされた歩行者データを用いて、カメラネットワーク内のこのような時空間モデルを特定できる。
時空間モデルに基づき、条件付きランダム場モデルにより特定の歩行者のクロスカメラ軌跡を抽出でき、制限された非負行列分解によりさらに最適化することができる。
最後に, トラジェクトリ・リランク技術を提案し, 人の検索結果を改善する。
提案手法の有効性を検証するため,実際の監視シナリオ,すなわちPerson Trajectory Datasetに基づいて,クロスカメラ歩行者軌跡の最初のデータセットを構築した。
実験により提案手法の有効性とロバスト性を検証した。
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