論文の概要: Luggage re-identification: A study of strategies towards a real-world application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.40643v1
• Date: Thu, 29 Oct 2026 17:58:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-01 01:32:10.136565
• Title: Luggage re-identification: A study of strategies towards a real-world application
• Title（参考訳）: 荷物再識別:現実世界の応用に向けた戦略に関する研究
• Abstract要約: 荷物再識別(英: Luggage re-identification、ReID)は、法医学、セキュリティ、国境管理のためのビデオ監視において重要な課題である。 本稿では,複数のビデオストリームからガベージを検知し,再識別するエンドツーエンドパイプラインの戦略について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.735801286587348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Luggage re-identification (ReID) is a critical task in video surveillance for forensics, security or border management (suspicious or abandoned luggage recognition), as well as luggage management (lost luggage recovery). It enables the association of observations of the same luggage across disjoint camera views in complex environments such as airports, train stations and border crossing. While existing approaches primarily focus on appearance-based cropped image matching under relatively clean conditions, real-world scenarios are characterized by frequent occlusions, cluttered background and crowded scenes which significantly degrade performance. Yet, strategies leveraging the complementarity of multiple shots and views from different video streams is overlooked. In this paper, we study strategies for an end-to-end pipeline that operates from multiple video streams to detect and re-identify luggage. We evaluate different variants on a benchmark dataset acquired in real-world environments to address the questions of selecting and merging different views and shots of the same luggage as well as training on different environment datasets for an overall ReID performance improvement in practical applications.
• Abstract（参考訳）: 荷物再識別(英語: Luggage re-identification、ReID)は、捜査、セキュリティ、国境管理(顕著または放棄された荷物認識)、および荷物管理(ロスト荷物回収)のためのビデオ監視において重要なタスクである。 空港、駅、国境横断といった複雑な環境において、同じ荷物の観測を、接続不能なカメラビュー全体で関連付けることができる。 既存のアプローチは主に、比較的クリーンな条件下での外観に基づくクロップ画像マッチングに重点を置いているが、現実のシナリオは、しばしば閉塞、散らかった背景、混み合ったシーンが特徴であり、性能は著しく低下している。 しかし、異なるビデオストリームからの複数のショットとビューの相補性を活用する戦略は見過ごされている。 本稿では,複数のビデオストリームからガベージを検知し,再同定するエンドツーエンドパイプラインの戦略について検討する。 実世界の環境で取得したベンチマークデータセット上で異なるバリエーションを評価し、同じ荷物の異なるビューとショットを選択し、マージする問題に対処するとともに、実用的なアプリケーションにおける総合的なReIDパフォーマンス向上のための異なる環境データセットのトレーニングを行う。

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