論文の概要: Recognizing People by Body Shape Using Deep Networks of Images and Words
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19160v1
- Date: Tue, 30 May 2023 16:03:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 15:15:04.233937
- Title: Recognizing People by Body Shape Using Deep Networks of Images and Words
- Title（参考訳）: 画像と単語の深部ネットワークを用いた人体形状の認識
- Authors: Blake A. Myers, Lucas Jaggernauth, Thomas M. Metz, Matthew Q. Hill,
Veda Nandan Gandi, Carlos D. Castillo, Alice J. O'Toole
- Abstract要約: 距離や視点の変化による生体形状を生体計測として検討する。
本稿では,標準対象分類網と言語記述に基づく表現を組み合わせたアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Common and important applications of person identification occur at distances
and viewpoints in which the face is not visible or is not sufficiently resolved
to be useful. We examine body shape as a biometric across distance and
viewpoint variation. We propose an approach that combines standard object
classification networks with representations based on linguistic (word-based)
descriptions of bodies. Algorithms with and without linguistic training were
compared on their ability to identify people from body shape in images captured
across a large range of distances/views (close-range, 100m, 200m, 270m, 300m,
370m, 400m, 490m, 500m, 600m, and at elevated pitch in images taken by an
unmanned aerial vehicle [UAV]). Accuracy, as measured by identity-match ranking
and false accept errors in an open-set test, was surprisingly good. For
identity-ranking, linguistic models were more accurate for close-range images,
whereas non-linguistic models fared better at intermediary distances. Fusion of
the linguistic and non-linguistic embeddings improved performance at all, but
the farthest distance. Although the non-linguistic model yielded fewer false
accepts at all distances, fusion of the linguistic and non-linguistic models
decreased false accepts for all, but the UAV images. We conclude that
linguistic and non-linguistic representations of body shape can offer
complementary identity information for bodies that can improve identification
in applications of interest.
- Abstract（参考訳）: 人物識別の一般的かつ重要な応用は、顔が見えない、あるいは十分に解決されていないような距離や視点で発生する。
身体形状を距離と視点の変化のバイオメトリックとして検討する。
本稿では,標準対象分類ネットワークと,身体の言語的(単語ベース)記述に基づく表現を組み合わせる手法を提案する。
言語訓練をともなうアルゴリズムは,多岐にわたる距離/視点で撮影された画像(近距離,100m,200m,270m,300m,370m,400m,490m,500m,600m,無人航空機(uav)で撮影された画像の体型から人物を識別する能力について比較した。
オープンセットテストにおいて、IDマッチランキングと偽受け入れエラーによって測定された精度は驚くほど良好だった。
アイデンティティレベルの言語モデルは、近距離画像ではより正確であるが、非言語モデルは中間距離ではより正確であった。
言語的および非言語的埋め込みの融合は、パフォーマンスを全く改善したが、最も遠かった。
非言語モデルはあらゆる距離において偽の受け入れを減らしたが、言語モデルと非言語モデルの融合は、すべてにおいて偽の受け入れを減らした。
我々は、身体形状の言語的および非言語的表現は、興味のある応用における識別を改善する身体の相補的アイデンティティ情報を提供することができると結論づける。
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