論文の概要: Progressive Feature Learning for Realistic Cloth-Changing Gait Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11720v2
• Date: Sun, 21 Apr 2024 20:09:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 01:41:46.242325
• Title: Progressive Feature Learning for Realistic Cloth-Changing Gait Recognition
• Title（参考訳）: リアルな衣服交換歩行認識のためのプログレッシブな特徴学習
• Authors: Xuqian Ren, Saihui Hou, Chunshui Cao, Xu Liu, Yongzhen Huang,
• Abstract要約: 既存のデータセットとメソッドは、実際に最も難しい布の交換問題に十分対応できない。 RCC-GR(Realistic Cloth-Changing Gait Recognition)として問題を定式化する。 本稿では,RCC-GRの性能向上のために,市販のバックボーンで適用可能なプログレッシブ・フィーチャーラーニングという新しい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）: 9.986651948411454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Gait recognition is instrumental in crime prevention and social security, for it can be conducted at a long distance to figure out the identity of persons. However, existing datasets and methods cannot satisfactorily deal with the most challenging cloth-changing problem in practice. Specifically, the practical gait models are usually trained on automatically labeled data, in which the sequences' views and cloth conditions of each person have some restrictions. To be concrete, the cross-view sub-dataset only has normal walking condition without cloth-changing, while the cross-cloth sub-dataset has cloth-changing sequences but only in front views. As a result, the cloth-changing accuracy cannot meet practical requirements. In this work, we formulate the problem as Realistic Cloth-Changing Gait Recognition (abbreviated as RCC-GR) and we construct two benchmarks: CASIA-BN-RCC and OUMVLP-RCC, to simulate the above setting. Furthermore, we propose a new framework called Progressive Feature Learning that can be applied with off-the-shelf backbones to improve their performance in RCC-GR. Specifically, in our framework, we design Progressive Mapping and Progressive Uncertainty to extract cross-view features and then extract cross-cloth features on the basis. In this way, the feature from the cross-view sub-dataset can first dominate the feature space and relieve the uneven distribution caused by the adverse effect from the cross-cloth sub-dataset. The experiments on our benchmarks show that our framework can effectively improve recognition performance, especially in the cloth-changing conditions.
• Abstract（参考訳）: 歩行認識は犯罪防止や社会保障に役立ち、人の身元を知るために遠距離で行うことができる。 しかし、既存のデータセットや手法は、実際には最も困難な布の交換問題に十分対応できない。 具体的には、実際の歩行モデルは通常、シーケンスのビューと各人の布の状態にいくつかの制約がある、自動的にラベル付けされたデータに基づいて訓練される。 具体的には、クロス・ビュー・サブ・データセットは布を交換することなく通常の歩行条件しか持たず、クロス・クロス・サブ・データセットは布を交換するシーケンスを持ち、フロントビューのみである。 その結果,布の加工精度は実用的要件を満たすことができないことがわかった。 本研究では,現実的な衣服交換歩行認識(RCC-GR)として問題を定式化し,上記の設定をシミュレートするために,CASIA-BN-RCCとOUMVLP-RCCの2つのベンチマークを構築した。 さらに,RCC-GRの性能向上のために,既製のバックボーンで適用可能なプログレッシブ・フィーチャーラーニング(Progressive Feature Learning)という新しいフレームワークを提案する。 具体的には,プログレッシブマッピングとプログレッシブ不確実性を設計し,クロスビュー特徴を抽出し,クロスクロース特徴をベースとして抽出する。 このように、クロスビューサブデータセットの特徴は、最初に特徴空間を支配し、クロスクロスサブデータセットの悪影響による不均一な分布を緩和することができる。 評価実験の結果,特に布質変化条件下では,認識性能を効果的に向上できることがわかった。

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