論文の概要: Spatio-Visual Fusion-Based Person Re-Identification for Overhead Fisheye Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11477v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 04:21:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 14:46:16.109132
• Title: Spatio-Visual Fusion-Based Person Re-Identification for Overhead Fisheye Images
• Title（参考訳）: 魚眼画像の空間的統合に基づく人物再同定
• Authors: Mertcan Cokbas, Prakash Ishwar, Janusz Konrad
• Abstract要約: 人物再識別(Person re-identificaiton, PRID)は、カウントの正確性に重要である。 魚眼PRIDのための多機能フレームワークを提案する。 筆者らのフレームワークは、最近の外見に基づくディープラーニング手法を約18%、位置に基づく手法を約3%の精度で上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.97384647998813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable and cost-effective counting of people in large indoor spaces is a significant challenge with many applications. An emerging approach is to deploy multiple fisheye cameras mounted overhead to monitor the whole space. However, due to the overlapping fields of view, person re-identificaiton (PRID) is critical for the accuracy of counting. While PRID has been thoroughly researched for traditional rectilinear cameras, few methods have been proposed for fisheye cameras and their performance is comparatively lower. To close this performance gap, we propose a multi-feature framework for fisheye PRID where we combine deep-learning, color-based and location-based features by means of novel feature fusion. We evaluate the performance of our framework for various feature combinations on FRIDA, a public fisheye PRID dataset. The results demonstrate that our multi-feature approach outperforms recent appearance-based deep-learning methods by almost 18% points and location-based methods by almost 3% points in accuracy.
• Abstract（参考訳）: 大きな屋内空間にいる人々の信頼性と費用対効果は、多くのアプリケーションにとって大きな課題である。 新たなアプローチは、複数の魚眼カメラを頭上に設置して空間全体を監視することだ。 しかし、重なり合う視野のため、人の再識別性(prid)はカウントの正確さに欠かせない。 pridは従来の直線型カメラで徹底的に研究されてきたが、魚眼カメラの手法はほとんど提案されておらず、性能は比較的低い。 この性能ギャップを埋めるために,魚眼PRIDのための多機能フレームワークを提案する。 魚眼PRIDデータセットであるFRIDAを用いた各種特徴組合せのためのフレームワークの性能評価を行った。 その結果,近年の外観に基づく深層学習法では,約18%,位置に基づく手法では約3%の精度で性能が向上した。

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