CHIRLA: Comprehensive High-resolution Identification and Re-identification for Large-scale Analysis

要約

人の再識別（REID）は、コンピュータービジョンの重要な課題であり、さまざまなカメラ、場所、および期間にわたる個人のマッチングが必要です。
ほとんどの研究では、外観の変更が最小限の短期シナリオに焦点を当てていますが、実際のアプリケーションでは、衣服や身体的特性の変動により、人の外観が大幅に変化する可能性がある長期シナリオを処理できる堅牢なReidシステムが必要です。
このホワイトペーパーでは、長期的な人のために特別に設計された新しいデータセットである大規模分析のための包括的な高解像度の識別と再識別チャイラを提示します。
Chirlaは、7か月間にわたって戦略的に配置されたカメラからの録音で構成されており、参加者の衣服や物理的特徴の制御された変更を含む、時間的属性と外観の両方の属性の両方に大きなばらつきを捉えています。
データセットには、22人の個人、4つの接続された屋内環境、7つのカメラが含まれます。
5時間以上のビデオを収集し、それを半自動的にラベル付けして、アイデンティティアノテーションを備えた約100万個の境界ボックスを生成しました。
この包括的なベンチマークを導入することにより、私たちは、挑戦的で長期的な現実世界のシナリオで確実に実行できるReidアルゴリズムの開発と評価を促進することを目指しています。

要約(オリジナル)

Person re-identification (Re-ID) is a key challenge in computer vision, requiring the matching of individuals across different cameras, locations, and time periods. While most research focuses on short-term scenarios with minimal appearance changes, real-world applications demand robust Re-ID systems capable of handling long-term scenarios, where persons’ appearances can change significantly due to variations in clothing and physical characteristics. In this paper, we present CHIRLA, Comprehensive High-resolution Identification and Re-identification for Large-scale Analysis, a novel dataset specifically designed for long-term person Re-ID. CHIRLA consists of recordings from strategically placed cameras over a seven-month period, capturing significant variations in both temporal and appearance attributes, including controlled changes in participants’ clothing and physical features. The dataset includes 22 individuals, four connected indoor environments, and seven cameras. We collected more than five hours of video that we semi-automatically labeled to generate around one million bounding boxes with identity annotations. By introducing this comprehensive benchmark, we aim to facilitate the development and evaluation of Re-ID algorithms that can reliably perform in challenging, long-term real-world scenarios.

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