論文の概要: A Novel end-to-end Framework for Occluded Pixel Reconstruction with Spatio-temporal Features for Improved Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07721v1
• Date: Sun, 16 Apr 2023 08:14:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 17:37:55.649424
• Title: A Novel end-to-end Framework for Occluded Pixel Reconstruction with Spatio-temporal Features for Improved Person Re-identification
• Title（参考訳）: 時空間的特徴を有するオクルード画素再構成のための新しいエンド・ツー・エンドフレームワークによる人物再同定
• Authors: Prathistith Raj Medi, Ghanta Sai Krishna, Praneeth Nemani, Satyanarayana Vollala, Santosh Kumar
• Abstract要約: 人の身元確認は、公共の安全を高めるために群衆の動きを監視し、追跡するために不可欠である。 本研究では、ディープニューラルネットワークからなるRGB画像/映像の効果的な閉塞検出・再構成フレームワークを開発することにより、有効な解を提案する。 具体的には、CNNベースのオクルージョン検出モデルが個々の入力フレームを分類し、次いでConv-LSTMおよびオートエンコーダを用いて、シーケンシャル(ビデオ)および非シーケンシャル(画像)データに対して、オクルードされたフレームに対応するオクルード画素を再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.842885453087587
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Person re-identification is vital for monitoring and tracking crowd movement to enhance public security. However, re-identification in the presence of occlusion substantially reduces the performance of existing systems and is a challenging area. In this work, we propose a plausible solution to this problem by developing effective occlusion detection and reconstruction framework for RGB images/videos consisting of Deep Neural Networks. Specifically, a CNN-based occlusion detection model classifies individual input frames, followed by a Conv-LSTM and Autoencoder to reconstruct the occluded pixels corresponding to the occluded frames for sequential (video) and non-sequential (image) data, respectively. The quality of the reconstructed RGB frames is further refined and fine-tuned using a Conditional Generative Adversarial Network (cGAN). Our method is evaluated on four well-known public data sets of the domain, and the qualitative reconstruction results are indeed appealing. Quantitative evaluation in terms of re-identification accuracy of the Siamese network showed an exceptional Rank-1 accuracy after occluded pixel reconstruction on various datasets. A comparative analysis with state-of-the-art approaches also demonstrates the robustness of our work for use in real-life surveillance systems.
• Abstract（参考訳）: 人身元確認は、大衆の安全を高めるために群衆の動きを監視し追跡するために不可欠である。 しかし,隠蔽の存在下での再同定は既存システムの性能を大幅に低下させ,課題となっている。 本研究では,深層ニューラルネットワークを用いたrgb画像/映像の効果的なオクルージョン検出および再構成フレームワークを開発することにより,この問題に対する合理的な解決法を提案する。 具体的には、CNNベースのオクルージョン検出モデルは、個別の入力フレームを分類し、次いでConv-LSTMとオートエンコーダとで、シーケンシャル(ビデオ)データと非シーケンシャル(画像)データに対応する隠蔽画素を再構成する。 再構成されたRGBフレームの品質をさらに改善し、条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)を用いて微調整する。 本手法はドメインの4つのよく知られた公開データセット上で評価され,質的再構成結果が実に魅力的である。 シームズネットワークの再同定精度の定量的評価は, 様々なデータセット上で画素再構成を行った後, 例外的なランク1精度を示した。 最先端のアプローチとの比較分析はまた、実生活監視システムにおける我々の仕事の堅牢性を示している。

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