論文の概要: Occluded Person Re-Identification with Deep Learning: A Survey and Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00603v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 15:52:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 13:05:07.808258
• Title: Occluded Person Re-Identification with Deep Learning: A Survey and Perspectives
• Title（参考訳）: 深層学習による人物再同定 : 調査と展望
• Authors: Enhao Ning, Changshuo Wang, Huang Zhangc, Xin Ning, and Prayag Tiwari
• Abstract要約: Re-ID(Re-ID)とは、歩行者情報損失、ノイズ干渉、視線不一致などの課題を扱う歩行者マッチング手法である。 我々は,既存の深層学習に基づく隠蔽者Re-ID手法を様々な観点から科学的に分類・分析し,簡潔に要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.026271369888956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Person re-identification (Re-ID) technology plays an increasingly crucial role in intelligent surveillance systems. Widespread occlusion significantly impacts the performance of person Re-ID. Occluded person Re-ID refers to a pedestrian matching method that deals with challenges such as pedestrian information loss, noise interference, and perspective misalignment. It has garnered extensive attention from researchers. Over the past few years, several occlusion-solving person Re-ID methods have been proposed, tackling various sub-problems arising from occlusion. However, there is a lack of comprehensive studies that compare, summarize, and evaluate the potential of occluded person Re-ID methods in detail. In this review, we start by providing a detailed overview of the datasets and evaluation scheme used for occluded person Re-ID. Next, we scientifically classify and analyze existing deep learning-based occluded person Re-ID methods from various perspectives, summarizing them concisely. Furthermore, we conduct a systematic comparison among these methods, identify the state-of-the-art approaches, and present an outlook on the future development of occluded person Re-ID.
• Abstract（参考訳）: 個人再識別(Re-ID)技術は、インテリジェント監視システムにおいてますます重要な役割を担っている。 広帯域オクルージョンは、人物のRe-IDのパフォーマンスに大きな影響を及ぼす。 Re-ID(Re-ID)とは、歩行者情報損失、ノイズ干渉、視線不一致などの課題を扱う歩行者マッチング手法である。 研究者から広く注目を集めている。 過去数年間, 咬合解決者再識別法がいくつか提案されており, 咬合から生じる様々なサブプロブレムに取り組んでいる。 しかし, 隠蔽者のRe-ID手法の可能性を詳細に比較, 要約, 評価する総合的な研究は乏しい。 本稿では,隠蔽者のRe-IDに使用するデータセットと評価スキームについて,より詳細な概説を行うことから始める。 次に,既存のDeep Learning-based occluded person Re-ID法を様々な観点から科学的に分類・解析し,簡潔に要約する。 さらに,これらの手法を体系的に比較し,最先端のアプローチを同定し,隠蔽者Re-IDの今後の展開を展望する。

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