論文の概要: Enhancing Person Re-Identification via Uncertainty Feature Fusion and Auto-weighted Measure Combination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01101v4
• Date: Fri, 06 Dec 2024 19:42:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 18:54:45.699335
• 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, Duc-Tuan Luu, Vinh-Tiep Nguyen,
• Abstract要約: 人物再識別(Re-ID)は、監視システムにおいて、異なるカメラビューで同一人物を特定することを含む、困難なタスクである。 本稿では,不確定特徴融合法(UFFM)と自動重み付け器(AMC)によるReIDモデルの能力を向上する新しい手法を提案する。 本手法は,人物の再識別データセットで評価した場合のランク@1精度と平均精度(mAP)を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.183049138259841
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Person re-identification (Re-ID) is a challenging task that involves identifying the same person across different camera views in surveillance systems. Current methods usually rely on features from single-camera views, which can be limiting when dealing with multiple cameras and challenges such as changing viewpoints and occlusions. In this paper, a new approach is introduced that enhances the capability of ReID models through the Uncertain Feature Fusion Method (UFFM) and Auto-weighted Measure Combination (AMC). UFFM generates multi-view features using features extracted independently from multiple images to mitigate view bias. However, relying only on similarity based on multi-view features is limited because these features ignore the details represented in single-view features. Therefore, we propose the AMC method to generate a more robust similarity measure by combining various measures. Our method significantly improves Rank@1 accuracy and Mean Average Precision (mAP) when evaluated on person re-identification datasets. Combined with the BoT Baseline on challenging datasets, we achieve impressive results, with a 7.9% improvement in Rank@1 and a 12.1% improvement in mAP on the MSMT17 dataset. On the Occluded-DukeMTMC dataset, our method increases Rank@1 by 22.0% and mAP by 18.4%. Code is available: \url{https://github.com/chequanghuy/Enhancing-Person-Re-Identification-via-UFFM-and-AMC}
• Abstract（参考訳）: 人物再識別(Re-ID)は、監視システムにおいて、異なるカメラビューで同一人物を特定するという課題である。 現行の手法は通常、単一カメラビューの機能に依存しており、複数のカメラを扱う場合や、視点の変更やオクルージョンといった課題に制限を加えることができる。 本稿では,不確定特徴融合法(UFFM)と自己重み付き測度結合(AMC)によってReIDモデルの能力を高める新しい手法を提案する。 UFFMは、ビューバイアスを軽減するために、複数の画像から独立して抽出された特徴を用いて、マルチビュー機能を生成する。 しかし、これらの機能はシングルビュー機能で表現される詳細を無視しているため、マルチビュー機能に基づく類似性のみに依存することは限られている。 そこで本研究では,様々な手法を組み合わせることで,より堅牢な類似度尺度を生成するためのAMC法を提案する。 本手法は,人物の再識別データセットで評価した場合のランク@1精度と平均精度(mAP)を大幅に改善する。 挑戦的なデータセットに関するBoT Baselineと組み合わせることで、Ranc@1が7.9%改善され、MSMT17データセットのmAPが12.1%改善されました。 Occluded-DukeMTMC データセットでは Rank@1 が 22.0% 増加し,mAP が 18.4% 増加した。 コードは: \url{https://github.com/chequanghuy/Enhancing-Person-Re-Identification-via-UFFM-and-AMC}

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