論文の概要: Deep Learning for Video-based Person Re-Identification: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11332v3
• Date: Thu, 24 Oct 2024 06:16:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:43:07.389071
• Title: Deep Learning for Video-based Person Re-Identification: A Survey
• Title（参考訳）: 映像に基づく人物再同定のための深層学習 : 調査
• Authors: Khawar Islam,
• Abstract要約: 本稿では,ビデオリIDのためのディープラーニング手法の最新の進歩について紹介する。 制限付きの短いビデオリIDメソッド、技術的な課題による大きなマイルストーン、アーキテクチャ設計などについて説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6317061277457001
• License:
• Abstract: Video-based person re-identification (video re-ID) has lately fascinated growing attention due to its broad practical applications in various areas, such as surveillance, smart city, and public safety. Nevertheless, video re-ID is quite difficult and is an ongoing stage due to numerous uncertain challenges such as viewpoint, occlusion, pose variation, and uncertain video sequence, etc. In the last couple of years, deep learning on video re-ID has continuously achieved surprising results on public datasets, with various approaches being developed to handle diverse problems in video re-ID. Compared to image-based re-ID, video re-ID is much more challenging and complex. To encourage future research and challenges, this first comprehensive paper introduces a review of up-to-date advancements in deep learning approaches for video re-ID. It broadly covers three important aspects, including brief video re-ID methods with their limitations, major milestones with technical challenges, and architectural design. It offers comparative performance analysis on various available datasets, guidance to improve video re-ID with valuable thoughts, and exciting research directions.
• Abstract（参考訳）: 近年, 監視, スマートシティ, 公共安全など, 様々な分野で広く実用化されていることから, ビデオによる人物識別(ビデオ・リID)が注目されている。 それでも、ビデオリIDは非常に困難であり、視点、オクルージョン、ポーズのバリエーション、不確実なビデオシーケンスなど、多くの不確実な課題のために、現在進行中の段階である。 ここ数年、ビデオリIDの深層学習は、ビデオリIDのさまざまな問題に対処するために様々なアプローチが開発され、公開データセット上で驚くべき結果を継続的に達成してきた。 画像ベースのre-IDと比較すると、ビデオのre-IDはより困難で複雑です。 今後の研究と課題を促進するために,本論文では,ビデオリIDのためのディープラーニングアプローチの最新の進歩を概説する。 これには、制限付きの短いビデオリIDメソッド、技術的な課題を伴う大きなマイルストーン、アーキテクチャ設計など、3つの重要な側面がある。 さまざまな利用可能なデータセットの比較パフォーマンス分析、貴重な思考でビデオリIDを改善するためのガイダンス、エキサイティングな研究方向を提供する。

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