論文の概要: Improving analytical color and texture similarity estimation methods for dataset-agnostic person reidentification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05076v2
• Date: Fri, 20 Dec 2024 08:17:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:20:30.206049
• Title: Improving analytical color and texture similarity estimation methods for dataset-agnostic person reidentification
• Title（参考訳）: データセットに依存しない人物再同定のための分析色とテクスチャ類似度推定法の改善
• Authors: Nikita Gabdullin,
• Abstract要約: ノイズ低減のためのヒストグラムスムーシングを用いて,CIE-Lab色空間の色を解析・比較する。 テクスチャ解析のために,新しい事前構成潜在空間 (LS) 教師付きオートエンコーダ (SAE) を提案する。 提案手法の有効性は,Market1501データセット上のランク1,ランク10,mAPリIDメトリクスを用いて検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper studies a combined person reidentification (re-id) method that uses human parsing, analytical feature extraction and similarity estimation schemes. One of its prominent features is its low computational requirements so it can be implemented on edge devices. The method allows direct comparison of specific image regions using interpretable features which consist of color and texture channels. It is proposed to analyze and compare colors in CIE-Lab color space using histogram smoothing for noise reduction. A novel pre-configured latent space (LS) supervised autoencoder (SAE) is proposed for texture analysis which encodes input textures as LS points. This allows to obtain more accurate similarity measures compared to simplistic label comparison. The proposed method also does not rely upon photos or other re-id data for training, which makes it completely re-id dataset-agnostic. The viability of the proposed method is verified by computing rank-1, rank-10, and mAP re-id metrics on Market1501 dataset. The results are comparable to those of conventional deep learning methods and the potential ways to further improve the method are discussed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間のパース,分析的特徴抽出,類似度推定手法を用いた人物再同定(re-id)手法について検討する。 その顕著な特徴の1つは、エッジデバイスで実装できるように、低い計算要件である。 色とテクスチャチャンネルからなる解釈可能な特徴を用いて、特定の画像領域を直接比較することができる。 ノイズ低減のためのヒストグラムスムーシングを用いて,CIE-Lab色空間の色を解析・比較する。 入力テクスチャをLSポイントとしてエンコードするテクスチャ解析のために,新しい事前構成型ラテント空間 (LS) 教師付きオートエンコーダ (SAE) を提案する。 これにより、単純なラベル比較と比較してより正確な類似度の測定が可能となる。 提案手法は、写真やその他のリIDデータをトレーニングに頼らないため、データセットに完全に依存しない。 提案手法の有効性は,Market1501データセット上のランク1,ランク10,mAPリIDメトリクスを用いて検証する。 その結果,従来の深層学習手法に匹敵する結果が得られた。

関連論文リスト

• RGB-based Category-level Object Pose Estimation via Decoupled Metric Scale Recovery [72.13154206106259]
  本研究では、6次元のポーズとサイズ推定を分離し、不完全なスケールが剛性変換に与える影響を緩和するパイプラインを提案する。 具体的には,事前学習した単分子推定器を用いて局所的な幾何学的情報を抽出する。 別個のブランチは、カテゴリレベルの統計に基づいてオブジェクトのメートル法スケールを直接復元するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T02:20:26Z)
• Data-Adaptive Discriminative Feature Localization with Statistically Guaranteed Interpretation [10.122986238546492]
  MNIST手書きディジットとMIT-BIH心電図信号の2つの実際のデータセットを用いて、識別的特徴の重要な特徴を動機付けている。 我々は,識別的特徴を効果的にローカライズするために,敵攻撃に基づくローカライズフレームワークを開発する。 まず,提案手法により局所化されたコンパクト画像領域を視覚的にアピールする。 第2に、同定された心電図の特徴は生物学的に可塑性であり、心電気生理学的原理と一致している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T07:20:00Z)
• Texture image analysis based on joint of multi directions GLCM and local ternary patterns [0.0]
  テクスチャ機能は、通勤視覚や機械学習問題において、多くの異なるアプリケーションで使用することができる。 2つのテクスチャ記述子、共起行列と局所三元パターンを組み合わせた新しい手法を提案する。 実験の結果,提案手法はいくつかの最先端手法と比較して高い分類率を示すことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-05T09:53:00Z)
• Multiscale Analysis for Improving Texture Classification [62.226224120400026]
  本稿では,テクスチャの異なる空間周波数帯域を別々に扱うために,ガウス・ラプラシアピラミッドを用いる。 バイオインスパイアされたテクスチャ記述子,情報理論測度,灰色レベルの共起行列特徴,ハリリック統計特徴から抽出した特徴を特徴ベクトルに集約した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-21T01:32:22Z)
• On the Limits of Pseudo Ground Truth in Visual Camera Re-localisation [83.29404673257328]
  再ローカライゼーションベンチマークは、各メソッドが参照アルゴリズムの結果をいかにうまく再現するかを測定する。 このことは、参照アルゴリズムの選択がある種の再ローカライゼーション手法を好むかどうかを問うものである。 本稿では、広く使われている2つの再ローカライゼーションデータセットを分析し、参照アルゴリズムの選択によって評価結果が実際に異なることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T12:01:08Z)
• Denoising and Optical and SAR Image Classifications Based on Feature Extraction and Sparse Representation [0.0]
  本稿では,光学画像とSAR画像の分類を識別し,特徴抽出し,比較する手法を提案する。 光画像データは、リモートセンシングの作業員によって、容易に解釈できるため、土地利用と被覆について調査するために使われてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T14:39:30Z)
• Estimating leverage scores via rank revealing methods and randomization [50.591267188664666]
  任意のランクの正方形密度あるいはスパース行列の統計レバレッジスコアを推定するアルゴリズムについて検討した。 提案手法は,高密度およびスパースなランダム化次元性還元変換の合成と階調明細化法を組み合わせることに基づく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-23T19:21:55Z)
• Texture image classification based on a pseudo-parabolic diffusion model [0.0]
  提案手法は、確立されたベンチマークテクスチャデータベースの分類と、植物種認識の実践的な課題について検証する。 画像の同種領域内では、擬似放物的演算子が、うる限りノイズの多い詳細を滑らかにすることができることで、優れた性能を大いに正当化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T00:04:07Z)
• Making Affine Correspondences Work in Camera Geometry Computation [62.7633180470428]
  局所的な特徴は、ポイント・ツー・ポイント対応ではなく、リージョン・ツー・リージョンを提供する。 本稿では,全モデル推定パイプラインにおいて,地域間マッチングを効果的に活用するためのガイドラインを提案する。 実験により、アフィンソルバはより高速な実行時にポイントベースソルバに匹敵する精度を達成できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T12:07:48Z)
• UC-Net: Uncertainty Inspired RGB-D Saliency Detection via Conditional Variational Autoencoders [81.5490760424213]
  データラベリングプロセスから学習することで、RGB-Dサリエンシ検出に不確実性を利用するための第1のフレームワーク(UCNet)を提案する。 そこで本研究では,サリエンシデータラベリングにヒントを得て,確率的RGB-Dサリエンシ検出ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T04:12:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。