論文の概要: DIOR: Dataset for Indoor-Outdoor Reidentification -- Long Range 3D/2D
Skeleton Gait Collection Pipeline, Semi-Automated Gait Keypoint Labeling and
Baseline Evaluation Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12429v1
- Date: Thu, 21 Sep 2023 18:51:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 17:00:57.530547
- Title: DIOR: Dataset for Indoor-Outdoor Reidentification -- Long Range 3D/2D
Skeleton Gait Collection Pipeline, Semi-Automated Gait Keypoint Labeling and
Baseline Evaluation Methods
- Title（参考訳）: DIOR: 屋内再同定のためのデータセット -- 長距離3D/2D 歩行収集パイプライン、半自動歩行キーポイントラベルおよびベースライン評価方法
- Authors: Yuyang Chen, Praveen Raj Masilamani, Bhavin Jawade, Srirangaraj
Setlur, Karthik Dantu
- Abstract要約: 本稿では,データ収集と半自動アノテーションのためのフレームワークであるDIORを紹介し,14の被験者と1.649万のRGBフレームと3D/2Dスケルトン歩行ラベルを備えたデータセットを提供する。
我々は,RGBフレーム内の20-25ピクセルに制限された場合であっても,遠方の被験者に対して正確なスケルトンラベリングを実現することに成功した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.265408202637857
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent times, there is an increased interest in the identification and
re-identification of people at long distances, such as from rooftop cameras,
UAV cameras, street cams, and others. Such recognition needs to go beyond face
and use whole-body markers such as gait. However, datasets to train and test
such recognition algorithms are not widely prevalent, and fewer are labeled.
This paper introduces DIOR -- a framework for data collection, semi-automated
annotation, and also provides a dataset with 14 subjects and 1.649 million RGB
frames with 3D/2D skeleton gait labels, including 200 thousands frames from a
long range camera. Our approach leverages advanced 3D computer vision
techniques to attain pixel-level accuracy in indoor settings with motion
capture systems. Additionally, for outdoor long-range settings, we remove the
dependency on motion capture systems and adopt a low-cost, hybrid 3D computer
vision and learning pipeline with only 4 low-cost RGB cameras, successfully
achieving precise skeleton labeling on far-away subjects, even when their
height is limited to a mere 20-25 pixels within an RGB frame. On publication,
we will make our pipeline open for others to use.
- Abstract（参考訳）: 近年では、屋上カメラ、UAVカメラ、街路カメラなど、遠距離の人々の識別と再識別への関心が高まっている。
このような認識は顔を超えて、歩行のような全身マーカーを使用する必要がある。
しかし、そのような認識アルゴリズムを訓練し、テストするデータセットは広く普及せず、ラベル付けされることも少ない。
本稿では、データ収集、半自動アノテーションのためのフレームワークであるDIORを紹介し、14の被験者と1.649万のRGBフレームと3D/2Dスケルトン歩行ラベルを備えたデータセットを提供する。
本手法は3次元コンピュータビジョン技術を利用して,モーションキャプチャシステムを用いた室内環境における画素レベルの精度を実現する。
さらに、屋外の長距離環境では、モーションキャプチャシステムへの依存を取り除き、低コストでハイブリッドな3Dコンピュータビジョンと学習パイプラインを4台のRGBカメラで採用し、RGBフレーム内のわずか20-25ピクセルに制限された場合であっても、遠方の被験者に正確なスケルトンラベルを付けることに成功した。
公開時には、他の人が利用できるようにパイプラインをオープンにします。
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