要約
人物再識別 (Re-ID) は、カメラのネットワーク内で関心のある人物を検索 (クエリ) することを目的としています。
従来の Re-ID 設定では、体全体の適切にトリミングされた画像を含むギャラリーでクエリが検索されます。
最近、ライブ Re-ID 設定が導入され、Re-ID の実用的なアプリケーション コンテキストをより適切に表現できるようになりました。
これは、シーン全体のフレームを含む短いビデオでクエリを検索することにあります。
最初のライブ再 ID ベースラインでは、歩行者検出器を使用して大規模な検索ギャラリーを構築し、従来の再 ID モデルを使用してギャラリー内のクエリを見つけました。
ただし、生成されたギャラリーが大きすぎて低品質の画像が含まれていたため、ライブの Re-ID パフォーマンスが低下しました。
ここでは、低品質のギャラリーを生成するために、TrADe と呼ばれる新しいライブ再 ID アプローチを紹介します。
TrADe は最初に追跡アルゴリズムを使用して、ギャラリー内の同じ個人の一連の画像を識別します。
次に、異常検出モデルを使用して、各トラックレットの適切な代表を 1 つ選択します。
TrADe は、PRID-2011 データセットのライブ Re-ID バージョンで検証されており、ベースラインよりも大幅に改善されています。
要約(オリジナル)
Person Re-Identification (Re-ID) aims to search for a person of interest (query) in a network of cameras. In the classic Re-ID setting the query is sought in a gallery containing properly cropped images of entire bodies. Recently, the live Re-ID setting was introduced to represent the practical application context of Re-ID better. It consists in searching for the query in short videos, containing whole scene frames. The initial live Re-ID baseline used a pedestrian detector to build a large search gallery and a classic Re-ID model to find the query in the gallery. However, the galleries generated were too large and contained low-quality images, which decreased the live Re-ID performance. Here, we present a new live Re-ID approach called TrADe, to generate lower high-quality galleries. TrADe first uses a Tracking algorithm to identify sequences of images of the same individual in the gallery. Following, an Anomaly Detection model is used to select a single good representative of each tracklet. TrADe is validated on the live Re-ID version of the PRID-2011 dataset and shows significant improvements over the baseline.
arxiv情報
| 著者 | Luigy Machaca,F. Oliver Sumari H,Jose Huaman,Esteban Clua,Joris Guerin |
| 発行日 | 2022-09-14 07:00:35+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google