論文の概要: Person detection and re-identification in open-world settings of retail stores and public spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00772v1
• Date: Thu, 01 May 2025 18:04:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.785234
• Title: Person detection and re-identification in open-world settings of retail stores and public spaces
• Title（参考訳）: 小売店と公共空間のオープンワールド設定における人物検出と再同定
• Authors: Branko Brkljač, Milan Brkljač,
• Abstract要約: システム設計における既存の課題について議論し、異なるコンピュータビジョン技術に基づいて可能な解決策を検討し、小売店や公共空間におけるそのようなシステムの適用について述べる。 リアルタイムに近いソリューションのパフォーマンスは、複数のビデオキャプチャとライブカメラフィードで実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Practical applications of computer vision in smart cities usually assume system integration and operation in challenging open-world environments. In the case of person re-identification task the main goal is to retrieve information whether the specific person has appeared in another place at a different time instance of the same video, or over multiple camera feeds. This typically assumes collecting raw data from video surveillance cameras in different places and under varying illumination conditions. In the considered open-world setting it also requires detection and localization of the person inside the analyzed video frame before the main re-identification step. With multi-person and multi-camera setups the system complexity becomes higher, requiring sophisticated tracking solutions and re-identification models. In this work we will discuss existing challenges in system design architectures, consider possible solutions based on different computer vision techniques, and describe applications of such systems in retail stores and public spaces for improved marketing analytics. In order to analyse sensitivity of person re-identification task under different open-world environments, a performance of one close to real-time solution will be demonstrated over several video captures and live camera feeds. Finally, based on conducted experiments we will indicate further research directions and possible system improvements.
• Abstract（参考訳）: スマートシティにおけるコンピュータビジョンの実践的応用は通常、挑戦的なオープンワールド環境においてシステム統合と運用を前提としている。 人物再識別タスクの場合、主目的は、同一ビデオの異なる時刻インスタンスで特定の人物が別の場所に現れたか、または複数のカメラフィードを超えたかの情報を検索することである。 これは通常、様々な場所で様々な照明条件下でビデオ監視カメラから生データを収集する。 検討されたオープンワールド設定では、メインの再識別ステップの前に、分析されたビデオフレーム内の人物の検出とローカライズも必要となる。 マルチパーソンとマルチカメラのセットアップでは、システムの複雑さが高くなり、高度な追跡ソリューションと再同定モデルが必要になる。 本研究は、システム設計アーキテクチャにおける既存の課題について議論し、異なるコンピュータビジョン技術に基づいて可能な解決策を検討し、マーケティング分析を改善するための小売店や公共空間におけるそのようなシステムの応用について述べる。 異なるオープンワールド環境下での人物再識別タスクの感度を解析するために、複数のビデオキャプチャーとライブカメラフィードでリアルタイムに近いソリューションのパフォーマンスを実演する。 最後に、実験結果に基づいて、さらなる研究の方向性とシステム改善の可能性を示す。

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