論文の概要: Evolution of ReID: From Early Methods to LLM Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13039v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 02:03:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.312907
• Title: Evolution of ReID: From Early Methods to LLM Integration
• Title（参考訳）: ReIDの進化:初期の方法からLLM統合へ
• Authors: Amran Bhuiyan, Mizanur Rahman, Md Tahmid Rahman Laskar, Aijun An, Jimmy Xiangji Huang,
• Abstract要約: 人物の再識別は、手作りの特徴に基づく手法からディープラーニングアプローチへと進化してきた。 この調査は、完全な進化を辿り、大規模な言語モデルを利用するReIDアプローチに関する最初の包括的なレビューの1つを提供する。 重要な貢献は、画像とテキストのアライメントを強化するGPT-4oによって生成される動的でアイデンティティ固有のプロンプトを使用することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.214445400030922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Person re-identification (ReID) has evolved from handcrafted feature-based methods to deep learning approaches and, more recently, to models incorporating large language models (LLMs). Early methods struggled with variations in lighting, pose, and viewpoint, but deep learning addressed these issues by learning robust visual features. Building on this, LLMs now enable ReID systems to integrate semantic and contextual information through natural language. This survey traces that full evolution and offers one of the first comprehensive reviews of ReID approaches that leverage LLMs, where textual descriptions are used as privileged information to improve visual matching. A key contribution is the use of dynamic, identity-specific prompts generated by GPT-4o, which enhance the alignment between images and text in vision-language ReID systems. Experimental results show that these descriptions improve accuracy, especially in complex or ambiguous cases. To support further research, we release a large set of GPT-4o-generated descriptions for standard ReID datasets. By bridging computer vision and natural language processing, this survey offers a unified perspective on the field's development and outlines key future directions such as better prompt design, cross-modal transfer learning, and real-world adaptability.
• Abstract（参考訳）: 人物再識別(ReID)は、手作りの特徴に基づく手法からディープラーニングアプローチ、そして最近では、大きな言語モデル(LLM)を組み込んだモデルへと進化してきた。 初期の手法は照明、ポーズ、視点のバリエーションに苦しんだが、ディープラーニングは堅牢な視覚的特徴を学習することでこれらの問題に対処した。 これに基づいてLLMは、自然言語を通じて意味情報と文脈情報を統合できるReIDシステムを実現した。 この調査は、完全な進化を辿り、LLMを利用するReIDアプローチに関する最初の包括的なレビューの1つを提供し、テキスト記述を特権情報として使用して視覚的マッチングを改善する。 GPT-4oによって生成される動的でアイデンティティ固有のプロンプトは、視覚言語ReIDシステムにおける画像とテキストのアライメントを強化する。 実験結果から, これらの記述は, 特に複雑, 曖昧な症例において, 精度を向上することが明らかとなった。 さらなる研究を支援するため、標準ReIDデータセットに対するGPT-4o生成記述の大規模なセットをリリースする。 コンピュータビジョンと自然言語処理の橋渡しにより、この調査は分野の発展に関する統一的な視点を提供し、より良いプロンプト設計、クロスモーダルトランスファーラーニング、現実世界の適応性といった重要な今後の方向性を概説する。

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