論文の概要: TrADe Re-ID -- Live Person Re-Identification using Tracking and Anomaly
Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06452v1
- Date: Wed, 14 Sep 2022 07:00:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-15 12:44:27.121813
- Title: TrADe Re-ID -- Live Person Re-Identification using Tracking and Anomaly
Detection
- Title(参考訳): TrADe Re-ID -- 追跡と異常検出を用いたライブ人物再同定
- Authors: Luigy Machaca, F. Oliver Sumari H, Jose Huaman, Esteban Clua, Joris
Guerin
- Abstract要約: Person Re-Identification (Re-ID)は、カメラのネットワークに関心のある人を探すことを目的としている。
古典的なRe-ID設定では、クエリは、全体の適切に収穫された画像を含むギャラリーで検索される。
近年、Re-IDの実践的な適用状況を表すために、ライブRe-ID設定が導入されている。
クェリは短いビデオで検索され、シーン全体のフレームを含む。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6719751155411076
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Person Re-Identification (Re-ID) aims to search for a person of interest
(query) in a network of cameras. In the classic Re-ID setting the query is
sought in a gallery containing properly cropped images of entire bodies.
Recently, the live Re-ID setting was introduced to represent the practical
application context of Re-ID better. It consists in searching for the query in
short videos, containing whole scene frames. The initial live Re-ID baseline
used a pedestrian detector to build a large search gallery and a classic Re-ID
model to find the query in the gallery. However, the galleries generated were
too large and contained low-quality images, which decreased the live Re-ID
performance. Here, we present a new live Re-ID approach called TrADe, to
generate lower high-quality galleries. TrADe first uses a Tracking algorithm to
identify sequences of images of the same individual in the gallery. Following,
an Anomaly Detection model is used to select a single good representative of
each tracklet. TrADe is validated on the live Re-ID version of the PRID-2011
dataset and shows significant improvements over the baseline.
- Abstract(参考訳): Person Re-Identification (Re-ID) は、カメラネットワーク内の興味ある人物(クエリー)を検索することを目的としている。
古典的なRe-ID設定では、クエリは、全体の適切な収穫画像を含むギャラリーで検索される。
近年、Re-IDの実践的な適用状況を表すために、ライブRe-ID設定が導入されている。
クェリは短いビデオで検索され、シーン全体のフレームを含む。
最初のライブのRe-IDベースラインは、大型の検索ギャラリーを構築するために歩行者検出器と古典的なRe-IDモデルを使用してギャラリーでクエリーを見つけた。
しかし、生成したギャラリーは大きすぎ、低画質の画像を含んでいたため、ライブの再現性能は低下した。
そこで,我々はTrADeと呼ばれる新しいライブRe-ID手法を提案し,高品質なギャラリーを創出する。
TrADeはまず追跡アルゴリズムを使用して、ギャラリー内の同じ個人の画像のシーケンスを識別する。
次に、各トラックレットの単一の優れた代表を選択するために、異常検出モデルを用いる。
TrADeはPRID-2011データセットのライブRe-IDバージョンで検証されており、ベースラインよりも大幅に改善されている。
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