論文の概要: Generalized Inter-class Loss for Gait Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06779v1
- Date: Thu, 13 Oct 2022 06:44:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 16:17:52.657540
- Title: Generalized Inter-class Loss for Gait Recognition
- Title（参考訳）: 歩行認識のための一般化されたクラス間損失
- Authors: Weichen Yu, Hongyuan Yu, Yan Huang, Liang Wang
- Abstract要約: 歩行認識は、遠隔操作で非協調的に行うことのできるユニークな生体計測技術である。
それまでの歩行作業は、クラス間の分散を制限することの重要性を無視しながら、クラス内の分散を最小化することに焦点を当てていた。
サンプルレベルの特徴分布とクラスレベルの特徴分布の両方からクラス間の分散を解消する一般化されたクラス間損失を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.15855312510806
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Gait recognition is a unique biometric technique that can be performed at a
long distance non-cooperatively and has broad applications in public safety and
intelligent traffic systems. Previous gait works focus more on minimizing the
intra-class variance while ignoring the significance in constraining
inter-class variance. To this end, we propose a generalized inter-class loss
which resolves the inter-class variance from both sample-level feature
distribution and class-level feature distribution. Instead of equal penalty
strength on pair scores, the proposed loss optimizes sample-level inter-class
feature distribution by dynamically adjusting the pairwise weight. Further, in
class-level distribution, generalized inter-class loss adds a constraint on the
uniformity of inter-class feature distribution, which forces the feature
representations to approximate a hypersphere and keep maximal inter-class
variance. In addition, the proposed method automatically adjusts the margin
between classes which enables the inter-class feature distribution to be more
flexible. The proposed method can be generalized to different gait recognition
networks and achieves significant improvements. We conduct a series of
experiments on CASIA-B and OUMVLP, and the experimental results show that the
proposed loss can significantly improve the performance and achieves the
state-of-the-art performances.
- Abstract（参考訳）: 歩行認識は、遠隔操作で遠隔操作できるユニークな生体計測技術であり、公共の安全とインテリジェントな交通システムに広く応用されている。
以前の歩行はクラス内分散の最小化に重点を置いているが、クラス間分散の制約における重要性は無視されている。
そこで本研究では,サンプルレベルの特徴分布とクラスレベルの特徴分布の両方からクラス間分散を解消する汎用的なクラス間損失を提案する。
ペアスコアに対する同等のペナルティ強度の代わりに、提案された損失はペアワイズウェイトを動的に調整することでサンプルレベルのクラス間特徴分布を最適化する。
さらに、クラスレベルの分布において、一般化されたクラス間損失はクラス間特徴分布の均一性に制約を加え、その特徴表現を超球面に近似させ、クラス間分散を最大に保つ。
さらに,クラス間特徴分布をより柔軟にするためのクラス間のマージンを自動的に調整する手法を提案する。
提案手法は,様々な歩行認識ネットワークに一般化でき,大幅な改善を実現する。
我々はcasia-bとoumvlpの一連の実験を行い,提案する損失が性能を著しく向上し,最先端のパフォーマンスを達成できることを示した。
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