論文の概要: Free Lunch for Gait Recognition: A Novel Relation Descriptor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11487v2
• Date: Mon, 28 Aug 2023 17:42:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 20:47:20.363343
• Title: Free Lunch for Gait Recognition: A Novel Relation Descriptor
• Title（参考訳）: 歩行認識のためのフリーランチ:新しい関係記述子
• Authors: Jilong Wang, Saihui Hou, Yan Huang, Chunshui Cao, Xu Liu, Yongzhen Huang, Liang Wang
• Abstract要約: テスト歩行と事前選択されたアンカーゲイトの関係をキャプチャする新しい$textbfRelation Descriptor$を提案する。 GREW, Gait3D, CASIA-B, OU-Mrimi に対する提案手法の有効性を検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.140840871107628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Gait recognition is to seek correct matches for query individuals by their unique walking patterns. However, current methods focus solely on extracting individual-specific features, overlooking inter-personal relationships. In this paper, we propose a novel $\textbf{Relation Descriptor}$ that captures not only individual features but also relations between test gaits and pre-selected anchored gaits. Specifically, we reinterpret classifier weights as anchored gaits and compute similarity scores between test features and these anchors, which re-expresses individual gait features into a similarity relation distribution. In essence, the relation descriptor offers a holistic perspective that leverages the collective knowledge stored within the classifier's weights, emphasizing meaningful patterns and enhancing robustness. Despite its potential, relation descriptor poses dimensionality challenges since its dimension depends on the training set's identity count. To address this, we propose the Farthest Anchored-gait Selection to identify the most discriminative anchored gaits and an Orthogonal Regularization to increase diversity within anchored gaits. Compared to individual-specific features extracted from the backbone, our relation descriptor can boost the performances nearly without any extra costs. We evaluate the effectiveness of our method on the popular GREW, Gait3D, CASIA-B, and OU-MVLP, showing that our method consistently outperforms the baselines and achieves state-of-the-art performances.
• Abstract（参考訳）: 歩行認識は、独自の歩行パターンによってクエリ個人に適切なマッチングを求めることである。 しかし、現在の手法は個人特有の特徴を抽出することだけに重点を置いており、対人関係を見下ろしている。 本稿では,個々の特徴だけでなく,テスト歩行と事前選択されたアンカー歩行の関係も捉える,新しい$\textbf{relation descriptor}$を提案する。 具体的には,分類器重みをアンカー付き歩行として再解釈し,テスト特徴とこれらのアンカー間の類似度スコアを計算し,個々の歩行特徴を類似度関係分布に再表現する。 本質的に、リレーション・ディスクリプタは分類器の重みの中に格納された集合的知識を活用し、有意義なパターンを強調し、堅牢性を高める包括的視点を提供する。 その可能性にもかかわらず、関係記述子は、その次元がトレーニングセットのアイデンティティ数に依存するため、次元的課題を提起する。 これを解決するために,最も差別的なアンカー・ゲイト選択法と,アンカー・ゲイト内の多様性を高めるために直交正規化法を提案する。 バックボーンから抽出した個々の特徴と比較して、我々の関係記述子は余分なコストを伴わずに性能を向上させることができる。 我々は,GREW,Gait3D,CASIA-B,OU-MVLPに対する提案手法の有効性を評価し,本手法がベースラインを一貫して上回り,最先端の性能を達成することを示す。

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