論文の概要: Person Re-Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13158v1
• Date: Wed, 27 Apr 2022 19:37:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-30 06:50:54.231370
• Title: Person Re-Identification
• Title（参考訳）: 人物再同定
• Authors: Mustafa Ebrahim Chasmai and Tamajit Banerjee
• Abstract要約: 人身認証(Re-ID)はコンピュータビジョンに基づく監視アプリケーションにおいて重要な問題である。 我々は、いくつかのオープンベンチマークにおいて、既存のRe-ID手法を用いて、アートパフォーマンスの状態を取得する実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Person Re-Identification (Re-ID) is an important problem in computer vision-based surveillance applications, in which one aims to identify a person across different surveillance photographs taken from different cameras having varying orientations and field of views. Due to the increasing demand for intelligent video surveillance, Re-ID has gained significant interest in the computer vision community. In this work, we experiment on some existing Re-ID methods that obtain state of the art performance in some open benchmarks. We qualitatively and quantitaively analyse their performance on a provided dataset, and then propose methods to improve the results. This work was the report submitted for COL780 final project at IIT Delhi.
• Abstract（参考訳）: 人物再識別 (re-id) はコンピュータビジョンに基づく監視アプリケーションにおいて重要な問題であり、異なる方向や視野の異なるカメラから撮影された異なる監視写真の人物を識別することを目的としている。 インテリジェントなビデオ監視の需要が高まっているため、Re-IDはコンピュータビジョンコミュニティに大きな関心を集めている。 本研究では,いくつかのオープンベンチマークにおいて,既存のRe-ID手法を用いて,技術性能の状態を検証した。 提案するデータセット上で,定性的かつ定量的にその性能を分析し,その結果を改善する方法を提案する。 この研究はIIT DelhiのCOL780の最終プロジェクトに提出された報告書である。

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