Occluded Cloth-Changing Person Re-Identification

要約

着替え中の人物の再識別は、着替える人のシナリオで服装に関係のない特徴を使用することにより、特定の歩行者を取得して識別することを目的としています。
ただし、現実世界のシナリオでは、監視プローブによってキャプチャされた歩行者の画像には通常、オクルージョンが含まれています。
既存の布地変化再識別方法の性能は、オクルージョンによって引き起こされる布地に関係のない識別特徴の減少により大幅に低下します。
私たちは、オクルージョンシナリオにおける着替え中の人物の再識別を、遮蔽された着替え中の人物の再識別 (Occ-CC-ReID) として定義しており、私たちの知る限りでは、遮蔽された着替え中の人の再識別を提案した最初の企業です。
新しいタスクとして再認識されます。
私たちは、Occluded-PRCC と Occluded-LTCC という、さまざまなオクルージョン シナリオ用に 2 つのオクルージョンされた布が変化する人物の再識別データセットを構築しました。
データセットは次のリンクから入手できます: https://github.com/1024AILab/Occluded-Cloth-Changing-person-Re-Identification。

要約(オリジナル)

Cloth-changing person re-identification aims to retrieve and identify spe-cific pedestrians by using cloth-irrelevant features in person cloth-changing scenarios. However, pedestrian images captured by surveillance probes usually contain occlusions in real-world scenarios. The perfor-mance of existing cloth-changing re-identification methods is significantly degraded due to the reduction of discriminative cloth-irrelevant features caused by occlusion. We define cloth-changing person re-identification in occlusion scenarios as occluded cloth-changing person re-identification (Occ-CC-ReID), and to the best of our knowledge, we are the first to pro-pose occluded cloth-changing person re-identification as a new task. We constructed two occluded cloth-changing person re-identification datasets for different occlusion scenarios: Occluded-PRCC and Occluded-LTCC. The datasets can be obtained from the following link: https://github.com/1024AILab/Occluded-Cloth-Changing-Person- Re-Identification.

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