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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11487v3
• Date: Tue, 5 Dec 2023 03:37:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 19:45:33.645185
• 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, Tianzhu Zhang, Liang Wang
• Abstract要約: テスト歩行と事前選択した歩行アンカーの関係をキャプチャする新しい$textbfRelation Descriptor$を提案する。 GREW, Gait3D, OU-M, CASIA-B, CCPGに対する本法の有効性を検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.01813894844141
• 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 ``interpersonal" 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 gait anchors. Specifically, we reinterpret classifier weights as gait anchors 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 Farthest gait-Anchor Selection to identify the most discriminative gait anchors and an Orthogonal Regularization Loss to increase diversity within gait anchors. Compared to individual-specific features extracted from the backbone, our relation descriptor can boost the performance nearly without any extra costs. We evaluate the effectiveness of our method on the popular GREW, Gait3D, OU-MVLP, CASIA-B, and CCPG, showing that our method consistently outperforms the baselines and achieves state-of-the-art performance.
• 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「対人関係」を見越して個人固有の特徴の抽出にのみ焦点をあてている。 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歩行アンカーの関係も捉える,新しい$\textbf{relation descriptor}$を提案する。 具体的には,分類器重みを歩行アンカーとして再解釈し,テスト特徴とこれらのアンカー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。 そこで本研究では,最も識別的な歩行アンカーと直交正規化損失を識別し,歩行アンカー内の多様性を高めるための最遠の歩行アンカー選択を提案する。 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なしで性能を向上させることができる。 提案手法がGREW, Gait3D, OU-MVLP, CASIA-B, CCPGに対して有効であることを示す。

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