Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Person Re-Identification through Tensor Feature Fusion

論文の概要: Enhancing Person Re-Identification through Tensor Feature Fusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10470v1
Date: Sat, 16 Dec 2023 15:04:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-19 16:16:43.132908
Title: Enhancing Person Re-Identification through Tensor Feature Fusion
Title（参考訳）: テンソル特徴融合による人物再同定の促進
Authors: Akram Abderraouf Gharbi, Ammar Chouchane, Mohcene Bessaoudi, Abdelmalik Ouamane, El ouanas Belabbaci
Abstract要約: 本稿では,テンソル特徴表現とマルチ線形部分空間学習に基づく新しい人物認識システム(PRe-ID)を提案する。提案手法は,事前学習したCNNを高レベル特徴抽出に活用する。クロスビュー四分法解析(TXQDA)アルゴリズムは,マルチ線形部分空間学習に使用される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5562294018150907
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we present a novel person reidentification (PRe-ID) system that based on tensor feature representation and multilinear subspace learning. Our approach utilizes pretrained CNNs for high-level feature extraction, along with Local Maximal Occurrence (LOMO) and Gaussian Of Gaussian (GOG ) descriptors. Additionally, Cross-View Quadratic Discriminant Analysis (TXQDA) algorithm is used for multilinear subspace learning, which models the data in a tensor framework to enhance discriminative capabilities. Similarity measure based on Mahalanobis distance is used for matching between training and test pedestrian images. Experimental evaluations on VIPeR and PRID450s datasets demonstrate the effectiveness of our method.
Abstract（参考訳）: 本稿では,テンソル特徴表現とマルチ線形部分空間学習に基づく新しい人物認識システム(PRe-ID)を提案する。提案手法は,高度特徴抽出のための事前学習CNNと,Local Maximal Occurrence (LOMO) および Gaussian Of Gaussian (GOG) 記述子を用いた。さらに、TXQDA(Cross-View Quadratic Discriminant Analysis)アルゴリズムは、テンソルフレームワーク内のデータをモデル化して識別能力を高めるマルチ線形部分空間学習に使用される。マハラノビス距離に基づく類似度測定は、訓練と歩行者画像の照合に使用される。 VIPeRおよびPRID450sデータセットの実験的評価により,本手法の有効性が示された。

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