論文の概要: A Brief Survey on Person Recognition at a Distance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08969v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 22:15:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:22:38.138835
• Title: A Brief Survey on Person Recognition at a Distance
• Title（参考訳）: 遠隔での人物認識に関する簡単な調査
• Authors: Chrisopher B. Nalty, Neehar Peri, Joshua Gleason, Carlos D. Castillo, Shuowen Hu, Thirimachos Bourlai, Rama Chellappa
• Abstract要約: 遠くにいる人物の認識には、ドローンや監視カメラのような長距離イメージングシステムによって収集された画像やビデオに現れる人物の身元を認識する必要がある。 近年のディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)の進歩にもかかわらず、これは依然として困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.47338660858037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Person recognition at a distance entails recognizing the identity of an individual appearing in images or videos collected by long-range imaging systems such as drones or surveillance cameras. Despite recent advances in deep convolutional neural networks (DCNNs), this remains challenging. Images or videos collected by long-range cameras often suffer from atmospheric turbulence, blur, low-resolution, unconstrained poses, and poor illumination. In this paper, we provide a brief survey of recent advances in person recognition at a distance. In particular, we review recent work in multi-spectral face verification, person re-identification, and gait-based analysis techniques. Furthermore, we discuss the merits and drawbacks of existing approaches and identify important, yet under explored challenges for deploying remote person recognition systems in-the-wild.
• Abstract（参考訳）: 遠隔での人物認識は、ドローンや監視カメラなどの長距離撮像システムによって収集された画像やビデオに現れる個人のアイデンティティを認識することを含む。 近年のディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)の進歩にもかかわらず、これは依然として困難である。 長距離カメラで撮影された画像やビデオは、しばしば大気の乱流、ぼやけ、低解像度、制約のないポーズ、照明不足に悩まされる。 本稿では,遠隔地における人物認識の最近の進歩に関する簡単な調査を行う。 特に,マルチスペクトル顔認証,人物再同定,歩行に基づく分析技術における最近の研究について概観する。 さらに,既存のアプローチのメリットと欠点を議論し,遠隔人物認識システムの導入において検討中の課題を特定する。

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