論文の概要: Multi-Camera Multi-Person Association using Transformer-Based Dense Pixel Correspondence Estimation and Detection-Based Masking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09295v1
- Date: Sat, 17 Aug 2024 20:58:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 21:29:47.443888
- Title: Multi-Camera Multi-Person Association using Transformer-Based Dense Pixel Correspondence Estimation and Detection-Based Masking
- Title（参考訳）: 変圧器を用いた高密度画素対応推定と検出に基づくマスキングを用いたマルチカメラ・マルチパーソンアソシエーション
- Authors: Daniel Kathein, Byron Hernandez, Henry Medeiros,
- Abstract要約: マルチカメラアソシエーション (Multi-camera Association, MCA) は、カメラビューを通してオブジェクトや個人を識別するタスクである。
我々は,高密度画素対応推定に基づく新しいマルチカメラマルチターゲットアソシエーションアルゴリズムについて検討する。
以上の結果から,このアルゴリズムは互いに近接するカメラ対の歩行者と極めてよく関連していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0937094979510213
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-camera Association (MCA) is the task of identifying objects and individuals across camera views and is an active research topic, given its numerous applications across robotics, surveillance, and agriculture. We investigate a novel multi-camera multi-target association algorithm based on dense pixel correspondence estimation with a Transformer-based architecture and underlying detection-based masking. After the algorithm generates a set of corresponding keypoints and their respective confidence levels between every pair of detections in the camera views are computed, an affinity matrix is determined containing the probabilities of matches between each pair. Finally, the Hungarian algorithm is applied to generate an optimal assignment matrix with all the predicted associations between the camera views. Our method is evaluated on the WILDTRACK Seven-Camera HD Dataset, a high-resolution dataset containing footage of walking pedestrians as well as precise annotations and camera calibrations. Our results conclude that the algorithm performs exceptionally well associating pedestrians on camera pairs that are positioned close to each other and observe the scene from similar perspectives. On camera pairs with orientations that are drastically different in distance or angle, there is still significant room for improvement.
- Abstract（参考訳）: マルチカメラアソシエーション(Multi-camera Association、MCA)は、カメラビュー全体にわたってオブジェクトや個人を識別するタスクであり、ロボット工学、監視、農業にまたがる多くの応用を考えると、活発な研究トピックである。
トランスフォーマーに基づくアーキテクチャと基礎となる検出に基づくマスキングを用いた高密度画素対応推定に基づく,新しいマルチカメラマルチターゲットアソシエーションアルゴリズムについて検討する。
アルゴリズムが対応するキーポイントのセットを生成し、カメラビュー内の各ペア検出間の各信頼度を算出すると、各ペア間のマッチングの確率を含む親和性行列が決定される。
最後に、ハンガリーのアルゴリズムを適用して、カメラビュー間の予測されたすべての関連性を持つ最適な代入行列を生成する。
本手法は,歩行歩行者の映像と正確なアノテーションとカメラキャリブレーションを含む高解像度データセットであるWILDTRACK Seven-Camera HD Datasetを用いて評価を行った。
以上の結果から,このアルゴリズムは,互いに近距離に位置するカメラペアの歩行者と,類似した視点でシーンを観察する上で,極めて良好な関連性を示すことが示唆された。
距離や角度が大幅に異なるカメラペアでは、改善の余地は依然として大きい。
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