論文の概要: A Benchmark of Video-Based Clothes-Changing Person Re-Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11165v1
- Date: Mon, 21 Nov 2022 03:38:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 20:42:39.796247
- Title: A Benchmark of Video-Based Clothes-Changing Person Re-Identification
- Title（参考訳）: ビデオによる着替え者の再識別のベンチマーク
- Authors: Likai Wang, Xiangqun Zhang, Ruize Han, Jialin Yang, Xiaoyu Li, Wei
Feng, Song Wang
- Abstract要約: 着替え型ビデオベース再識別(CCVReID)の比較的新しい実用的課題について検討する。
我々は,CCVReID問題を扱うための2分岐信頼度対応フレームワークを開発する。
CCVReID問題のためのベンチマークデータセットを2つ構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.010401795892125
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Person re-identification (Re-ID) is a classical computer vision task and has
achieved great progress so far. Recently, long-term Re-ID with clothes-changing
has attracted increasing attention. However, existing methods mainly focus on
image-based setting, where richer temporal information is overlooked. In this
paper, we focus on the relatively new yet practical problem of clothes-changing
video-based person re-identification (CCVReID), which is less studied. We
systematically study this problem by simultaneously considering the challenge
of the clothes inconsistency issue and the temporal information contained in
the video sequence for the person Re-ID problem. Based on this, we develop a
two-branch confidence-aware re-ranking framework for handling the CCVReID
problem. The proposed framework integrates two branches that consider both the
classical appearance features and cloth-free gait features through a
confidence-guided re-ranking strategy. This method provides the baseline method
for further studies. Also, we build two new benchmark datasets for CCVReID
problem, including a large-scale synthetic video dataset and a real-world one,
both containing human sequences with various clothing changes. We will release
the benchmark and code in this work to the public.
- Abstract（参考訳）: 人物再識別(Re-ID)は古典的なコンピュータビジョンタスクであり、これまで大きな進歩を遂げてきた。
近年,着替えの長期化が注目されている。
しかし、既存の手法では、よりリッチな時間情報が見過ごされる画像ベースの設定に重点を置いている。
本稿では,着替え型ビデオベース再識別(CCVReID)の比較的新しい課題について考察する。
本稿では,Re-ID問題の映像系列に含まれる衣服の不整合問題と時間的情報とを同時に考慮し,この問題を体系的に研究する。
そこで本研究では,CCVReID問題に対処するための2分岐信頼度対応フレームワークを開発した。
提案するフレームワークは,従来の外観特徴と布のない歩行特徴の両方を考慮した2つのブランチを統合する。
この方法は、さらなる研究の基準となる方法を提供する。
また,大規模な合成ビデオデータセットと実世界のデータセットを含むccvreid問題のための2つのベンチマークデータセットを構築した。
この作業でベンチマークとコードを一般公開する予定です。
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