論文の概要: Cross Vision-RF Gait Re-identification with Low-cost RGB-D Cameras and mmWave Radars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07896v1
• Date: Sat, 16 Jul 2022 10:34:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 16:43:57.497095
• Title: Cross Vision-RF Gait Re-identification with Low-cost RGB-D Cameras and mmWave Radars
• Title（参考訳）: 低コストRGB-Dカメラとミリ波レーダを用いたクロスビジョンRF歩行同定
• Authors: Dongjiang Cao, Ruofeng Liu, Hao Li, Shuai Wang, Wenchao Jiang, Chris Xiaoxuan Lu
• Abstract要約: 本研究は, クロスモーダルヒト再識別(ReID)の問題に関する研究である。 マルチモーダル多人数共振器ReIDのための第1種視覚RFシステムを提案する。 提案システムは56名のボランティアのうち92.5%がトップ1の精度、97.5%がトップ5の精度を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.662787088335618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human identification is a key requirement for many applications in everyday life, such as personalized services, automatic surveillance, continuous authentication, and contact tracing during pandemics, etc. This work studies the problem of cross-modal human re-identification (ReID), in response to the regular human movements across camera-allowed regions (e.g., streets) and camera-restricted regions (e.g., offices) deployed with heterogeneous sensors. By leveraging the emerging low-cost RGB-D cameras and mmWave radars, we propose the first-of-its-kind vision-RF system for cross-modal multi-person ReID at the same time. Firstly, to address the fundamental inter-modality discrepancy, we propose a novel signature synthesis algorithm based on the observed specular reflection model of a human body. Secondly, an effective cross-modal deep metric learning model is introduced to deal with interference caused by unsynchronized data across radars and cameras. Through extensive experiments in both indoor and outdoor environments, we demonstrate that our proposed system is able to achieve ~92.5% top-1 accuracy and ~97.5% top-5 accuracy out of 56 volunteers. We also show that our proposed system is able to robustly reidentify subjects even when multiple subjects are present in the sensors' field of view.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされたサービス、自動監視、継続的認証、パンデミック時の連絡先追跡など、日常生活における多くのアプリケーションにとって、人間識別は重要な要件である。 本研究は,異種センサを装着したカメラ対応領域(街路など)とカメラ制限領域(オフィスなど)を横断する人間の運動に応答して,人間再識別(reid)の問題を研究する。 低コストのRGB-DカメラとmmWaveレーダを活用することで,マルチモーダルマルチパーソンReIDのための第1種視覚RFシステムを提案する。 まず,本研究では,人体のスペクトル反射モデルに基づく署名合成アルゴリズムを提案する。 次に,レーダやカメラ間の非同期データによる干渉に対処するために,効果的なクロスモーダル深度学習モデルを導入する。 屋内および屋外の両方で広範な実験を行い、56名のボランティアのうち92.5%がトップ1の精度、97.5%がトップ5の精度を達成できることを示した。 また,本システムでは,センサの視野に複数の被験者が存在する場合でも,被験者をしっかりと同定できることを示す。

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