論文の概要: When Person Re-Identification Meets Event Camera: A Benchmark Dataset and An Attribute-guided Re-Identification Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13659v1
• Date: Fri, 18 Jul 2025 05:04:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.19079
• Title: When Person Re-Identification Meets Event Camera: A Benchmark Dataset and An Attribute-guided Re-Identification Framework
• Title（参考訳）: 人物再識別とイベントカメラ: ベンチマークデータセットと属性誘導型再識別フレームワーク
• Authors: Xiao Wang, Qian Zhu, Shujuan Wu, Bo Jiang, Shiliang Zhang, Yaowei Wang, Yonghong Tian, Bin Luo,
• Abstract要約: 本稿では,大規模なRGB-eventベースの人物ReIDデータセットであるEvReIDを紹介する。 データセットには118,988枚の画像ペアが含まれ、1200人の歩行者の身元をカバーし、複数の季節、シーン、照明条件のデータを収集している。 また、15の最先端のReIDアルゴリズムを評価し、データとベンチマークの両方の観点から将来の研究の基盤を構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.9994467829281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent researchers have proposed using event cameras for person re-identification (ReID) due to their promising performance and better balance in terms of privacy protection, event camera-based person ReID has attracted significant attention. Currently, mainstream event-based person ReID algorithms primarily focus on fusing visible light and event stream, as well as preserving privacy. Although significant progress has been made, these methods are typically trained and evaluated on small-scale or simulated event camera datasets, making it difficult to assess their real identification performance and generalization ability. To address the issue of data scarcity, this paper introduces a large-scale RGB-event based person ReID dataset, called EvReID. The dataset contains 118,988 image pairs and covers 1200 pedestrian identities, with data collected across multiple seasons, scenes, and lighting conditions. We also evaluate 15 state-of-the-art person ReID algorithms, laying a solid foundation for future research in terms of both data and benchmarking. Based on our newly constructed dataset, this paper further proposes a pedestrian attribute-guided contrastive learning framework to enhance feature learning for person re-identification, termed TriPro-ReID. This framework not only effectively explores the visual features from both RGB frames and event streams, but also fully utilizes pedestrian attributes as mid-level semantic features. Extensive experiments on the EvReID dataset and MARS datasets fully validated the effectiveness of our proposed RGB-Event person ReID framework. The benchmark dataset and source code will be released on https://github.com/Event-AHU/Neuromorphic_ReID
• Abstract（参考訳）: 近年の研究者らは、イベントカメラを用いた人物再識別(ReID)について、その将来性が高く、プライバシー保護の観点からバランスが良くなっていることから、イベントカメラベースの人物ReIDが注目されている。 現在、メインストリームのイベントベースのReIDアルゴリズムは、主に可視光とイベントストリームの融合、およびプライバシの保護に焦点を当てている。 重要な進展はあったが、これらの手法は通常、小規模またはシミュレートされたイベントカメラデータセットで訓練され、評価され、実際の識別性能と一般化能力を評価することは困難である。 本稿では,データ不足の問題に対処するため,大規模RGBベースの人物ReIDデータセットであるEvReIDを提案する。 データセットには118,988の画像ペアが含まれ、1200人の歩行者の身元をカバーし、複数の季節、シーン、照明条件にまたがるデータを収集している。 また、15の最先端のReIDアルゴリズムを評価し、データとベンチマークの両方の観点から将来の研究の基盤を構築します。 本稿では、新たに構築したデータセットに基づいて、TriPro-ReIDと呼ばれる人物の再識別のための特徴学習を強化するために、歩行者属性誘導型コントラスト学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、RGBフレームとイベントストリームの両方の視覚的特徴を効果的に探求するだけでなく、歩行者属性を中レベルのセマンティックな特徴として完全に活用する。 EvReIDデータセットとMARSデータセットの大規模な実験により、提案したRGB-Event person ReIDフレームワークの有効性が完全に検証された。 ベンチマークデータセットとソースコードはhttps://github.com/Event-AHU/Neuromorphic_ReIDで公開される。

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