論文の概要: Enhancing Person Re-Identification via Uncertainty Feature Fusion and Auto-weighted Measure Combination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01101v2
- Date: Fri, 9 Aug 2024 10:51:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-12 20:10:25.565788
- Title: Enhancing Person Re-Identification via Uncertainty Feature Fusion and Auto-weighted Measure Combination
- Title（参考訳）: 不確実な特徴融合と自己重み付けによる人物再同定の促進
- Authors: Quang-Huy Che, Le-Chuong Nguyen, Vinh-Tiep Nguyen,
- Abstract要約: 本研究では、人物再同定(Re-ID)を大幅に向上させる新しい手法を提案する。
ベンチマークデータセット( Market-1501, DukeMTMC-ReID, MSMT17)で検証した結果,我々の手法はランク1の精度と平均平均精度(mAP)を大幅に改善した。
UFFMは、複数の画像から特徴合成のパワーを生かし、異なる視点の被写体の多様性によって課される制限を克服する。
WDAはさらに、類似度メトリクスをインテリジェントに集約することでプロセスを洗練し、それによって、被験者間の微妙だが批判的な違いを識別するシステムの能力を高める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2923961938782627
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The quest for robust Person re-identification (Re-ID) systems capable of accurately identifying subjects across diverse scenarios remains a formidable challenge in surveillance and security applications. This study presents a novel methodology that significantly enhances Person Re-Identification (Re-ID) by integrating Uncertainty Feature Fusion (UFFM) with Wise Distance Aggregation (WDA). Tested on benchmark datasets - Market-1501, DukeMTMC-ReID, and MSMT17 - our approach demonstrates substantial improvements in Rank-1 accuracy and mean Average Precision (mAP). Specifically, UFFM capitalizes on the power of feature synthesis from multiple images to overcome the limitations imposed by the variability of subject appearances across different views. WDA further refines the process by intelligently aggregating similarity metrics, thereby enhancing the system's ability to discern subtle but critical differences between subjects. The empirical results affirm the superiority of our method over existing approaches, achieving new performance benchmarks across all evaluated datasets.
- Abstract（参考訳）: 多様なシナリオにまたがる対象を正確に特定できる堅牢な人物識別システム(Re-ID)の探求は、監視とセキュリティアプリケーションにおいて大きな課題である。
本研究では,不確実性特徴融合(UFFM)とWise Distance Aggregation(WDA)を統合することにより,人物再同定(Re-ID)を大幅に向上させる手法を提案する。
ベンチマークデータセット(Market-1501, DukeMTMC-ReID, MSMT17)で検証した結果,Ranc-1精度と平均平均精度(mAP)が大幅に向上した。
特に、UFFMは複数の画像から特徴合成のパワーを生かし、異なる視点の被写体の変動によって課される制限を克服する。
WDAはさらに、類似度メトリクスをインテリジェントに集約することでプロセスを洗練し、それによって、被験者間の微妙だが批判的な違いを識別するシステムの能力を高める。
実験結果から,提案手法が既存手法よりも優れていることが確認され,すべての評価データセットに対して新たな性能ベンチマークが達成された。
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