論文の概要: The Research of Group Re-identification from Multiple Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14620v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 18:28:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 21:43:34.169159
• Title: The Research of Group Re-identification from Multiple Cameras
• Title（参考訳）: 複数カメラからのグループ再識別に関する研究
• Authors: Hao Xiao,
• Abstract要約: グループ再識別は、従来の再識別タスクにおいて、視点や人間のポーズのバリエーションによって妨げられているだけでなく、非常に難しい。 本稿では,グループ内の多粒度情報を活用してグループ再同定を容易にする手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4955551943523977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object re-identification is of increasing importance in visual surveillance. Most existing works focus on re-identify individual from multiple cameras while the application of group re-identification (Re-ID) is rarely discussed. We redefine Group Re-identification as a process which includes pedestrian detection, feature extraction, graph model construction, and graph matching. Group re-identification is very challenging since it is not only interfered by view-point and human pose variations in the traditional re-identification tasks, but also suffered from the challenges in group layout change and group member variation. To address the above challenges, this paper introduces a novel approach which leverages the multi-granularity information inside groups to facilitate group re-identification. We first introduce a multi-granularity Re-ID process, which derives features for multi-granularity objects (people/people-subgroups) in a group and iteratively evaluates their importances during group Re-ID, so as to handle group-wise misalignments due to viewpoint change and group dynamics. We further introduce a multi-order matching scheme. It adaptively selects representative people/people-subgroups in each group and integrates the multi-granularity information from these people/people-subgroups to obtain group-wise matching, hence achieving a more reliable matching score between groups. Experimental results on various datasets demonstrate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの再識別は、視覚的監視において重要性を増す。 既存の研究の多くは、複数のカメラから個人を再識別することに焦点を当てているが、グループ再識別(Re-ID)の適用はめったに議論されていない。 歩行者検出,特徴抽出,グラフモデル構築,グラフマッチングを含むプロセスとして,グループ再識別を再定義する。 グループ再識別は、従来の再識別タスクにおいて、視点や人間のポーズのバリエーションに干渉されるだけでなく、グループレイアウトの変更やグループメンバーのバリエーションの課題にも悩まされているため、非常に難しい。 以上の課題に対処するために,グループ内の多粒度情報を活用してグループ再同定を容易にする手法を提案する。 まず,グループ内の多粒度オブジェクト(人・人・サブグループ)の特徴を導出する多粒度Re-IDプロセスを導入する。 さらに,マルチオーダーマッチング方式を導入する。 各グループの代表者/人-サブグループを適応的に選択し、これらのグループ/人-サブグループからの多粒度情報を統合してグループワイドマッチングを得るため、グループ間のより信頼性の高いマッチングスコアを達成する。 各種データセットに対する実験結果から,本手法の有効性が示された。

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