論文の概要: A Survey on 3D Skeleton Based Person Re-Identification: Approaches, Designs, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15296v1
• Date: Sat, 27 Jan 2024 04:52:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-30 19:02:26.176028
• Title: A Survey on 3D Skeleton Based Person Re-Identification: Approaches, Designs, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: 3次元骨格に基づく人物再同定に関する調査 : アプローチ,設計,課題,今後の方向性
• Authors: Haocong Rao, Chunyan Miao
• Abstract要約: 3Dスケルトンによる人物の再識別は、パターン認識コミュニティに大きな関心を惹きつける重要な研究分野である。 多くのアプリケーションシナリオにおいて顕著なアドバンテージを持つ3Dスケルトンに基づく人物再同定手法が近年提案されている。 本稿では,現在のSRIDアプローチ,モデル設計,課題,今後の方向性を体系的に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.99165135905827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Person re-identification via 3D skeletons is an important emerging research area that triggers great interest in the pattern recognition community. With distinctive advantages for many application scenarios, a great diversity of 3D skeleton based person re-identification (SRID) methods have been proposed in recent years, effectively addressing prominent problems in skeleton modeling and feature learning. Despite recent advances, to the best of our knowledge, little effort has been made to comprehensively summarize these studies and their challenges. In this paper, we attempt to fill this gap by providing a systematic survey on current SRID approaches, model designs, challenges, and future directions. Specifically, we first formulate the SRID problem, and propose a taxonomy of SRID research with a summary of benchmark datasets, commonly-used model architectures, and an analytical review of different methods' characteristics. Then, we elaborate on the design principles of SRID models from multiple aspects to offer key insights for model improvement. Finally, we identify critical challenges confronting current studies and discuss several promising directions for future research of SRID.
• Abstract（参考訳）: 3Dスケルトンによる人物の再識別は、パターン認識コミュニティに大きな関心を惹きつける重要な研究分野である。 多くの応用シナリオに特有な利点があるため、3dスケルトンベースの人物再同定(srid)法が近年提案されており、スケルトンモデリングと特徴学習の顕著な問題に効果的に取り組んでいる。 最近の進歩にもかかわらず、我々の知る限りでは、これらの研究と課題を包括的に要約する努力はほとんど行われていない。 本稿では,現在のSRIDアプローチ,モデル設計,課題,今後の方向性を体系的に調査することで,このギャップを埋めようとしている。 具体的には、まずSRID問題を定式化し、ベンチマークデータセット、一般的なモデルアーキテクチャ、異なる手法の特性の分析的なレビューをまとめたSRID研究の分類法を提案する。 次に、モデル改善のための重要な洞察を提供するために、複数の側面からSRIDモデルの設計原則を詳述する。 最後に,現在の研究に直面する重要な課題を特定し,今後のSRID研究の方向性について論じる。

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