論文の概要: Masked Attribute Description Embedding for Cloth-Changing Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05646v2
• Date: Fri, 12 Jan 2024 04:53:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 12:13:53.610168
• Title: Masked Attribute Description Embedding for Cloth-Changing Person Re-identification
• Title（参考訳）: 衣服交換者再識別のための仮面属性記述埋め込み
• Authors: Chunlei Peng, Boyu Wang, Decheng Liu, Nannan Wang, Ruimin Hu, Xinbo Gao
• Abstract要約: 衣服交換者再識別(CC-ReID)は,長期にわたって衣服を交換する者をマッチングすることを目的としている。 CC-ReIDの鍵となる課題は、顔、髪型、体型、歩行など、衣服に依存しない特徴を抽出することである。 CC-ReIDの視覚的外観と属性記述を統一するMasked Attribute Description Embedding (MADE)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.49671890605497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cloth-changing person re-identification (CC-ReID) aims to match persons who change clothes over long periods. The key challenge in CC-ReID is to extract clothing-independent features, such as face, hairstyle, body shape, and gait. Current research mainly focuses on modeling body shape using multi-modal biological features (such as silhouettes and sketches). However, it does not fully leverage the personal description information hidden in the original RGB image. Considering that there are certain attribute descriptions which remain unchanged after the changing of cloth, we propose a Masked Attribute Description Embedding (MADE) method that unifies personal visual appearance and attribute description for CC-ReID. Specifically, handling variable clothing-sensitive information, such as color and type, is challenging for effective modeling. To address this, we mask the clothing and color information in the personal attribute description extracted through an attribute detection model. The masked attribute description is then connected and embedded into Transformer blocks at various levels, fusing it with the low-level to high-level features of the image. This approach compels the model to discard clothing information. Experiments are conducted on several CC-ReID benchmarks, including PRCC, LTCC, Celeb-reID-light, and LaST. Results demonstrate that MADE effectively utilizes attribute description, enhancing cloth-changing person re-identification performance, and compares favorably with state-of-the-art methods. The code is available at https://github.com/moon-wh/MADE.
• Abstract（参考訳）: 着替え人再確認(cc-reid)は、長期間着替えた人とマッチングすることを目的としている。 CC-ReIDの鍵となる課題は、顔、髪型、体型、歩行など、衣服に依存しない特徴を抽出することである。 最近の研究は主に多様生物的特徴(シルエットやスケッチなど)を用いた身体形状のモデル化に焦点を当てている。 しかし、元のRGB画像に隠された個人記述情報を十分に活用していない。 布地変更後も変化しない属性記述が存在することを考慮し,cc-reidの個人的視覚的外観と属性記述を統一するマスク付き属性記述埋め込み(made)手法を提案する。 特に,色や型といった着衣に敏感な情報を扱うことは,効果的なモデリングには困難である。 これを解決するために,属性検出モデルを用いて抽出した個人属性記述における衣服や色情報を隠蔽する。 マスクされた属性記述は、様々なレベルでTransformerブロックに接続され、画像の低レベルから高レベルの特徴と融合する。 このアプローチは、衣服情報を破棄するモデルを補完する。 実験は、PRCC、LTCC、Celeb-reID-light、LaSTなどのCC-ReIDベンチマークで実施されている。 その結果,属性記述を効果的に活用し,人物再識別性能を高め,最先端手法と好適な比較を行った。 コードはhttps://github.com/moon-wh/madeで入手できる。

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