カメラ間人物対応付けに向けた共起属性の抽出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-01-14
• タイトル: カメラ間人物対応付けに向けた共起属性の抽出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Extracting Co-occurrence Attributes for Person Re-identification
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科情報エレクトロニクス専攻
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科情報エレクトロニクス専攻／メルコ・パワー・システムズ株式会社
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科情報エレクトロニクス専攻
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科情報エレクトロニクス専攻
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科情報エレクトロニクス専攻
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科情報エレクトロニクス専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Electronics, Graduate School of Engineering, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Electronics, Graduate School of Engineering, Tottori University / System Engineering Department, Melco Power Systems Co.Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Electronics, Graduate School of Engineering, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Electronics, Graduate School of Engineering, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Electronics, Graduate School of Engineering, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Electronics, Graduate School of Engineering, Tottori University
• 著者名: 中野, 翔太; 四元, 辰平; 吉村, 宏紀; 西山, 正志; 岩井, 儀雄; 菅原, 一孔
• 著者名(英): Shota, Nakano; Tappei, Yotsumoto; Hiroki, Yoshimura; Masashi, Nisiyama; Yoshio, Iwai; Kazunori, Sugahara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，複数カメラから検出された人物画像が同一人物であるかどうかを判別するために，共起属性を用いた人物対応付けの手法を新たに提案する．共起属性は，例えば赤い服を着た女性や金髪のロングヘアなど，性別や髪形といった単一の属性を複数組み合わせることで表される．従来手法では単一属性を用いて人物対応付けを行っていたが，本研究では共起属性を用いて詳細な人物の情報を抽出し人物対応付けの精度向上を狙う．まず共起属性を推定する識別器を事前に学習しておき，人物画像が与えられると共起属性の符号付き距離を算出し，得られた複数の距離をその人物画像の特徴量とする．各カメラから得られた人物画像を対応付けるために，計量学習を用いて距離を求める．公開データベース VIPeR を用いた人物対応付けの実験により，単一属性を用いる従来手法に比べて共起属性を用いる提案手法が有効であることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a novel method for extracting co-occurrence attributes for person re-identification. We define co-occurrence attributes by combining a plurality of single attributes, e.g. female wearing a red dress or long blonde hair. We aim to extract more informative features for person re-identification by using co-occurrence attributes compared with the ones by using only single attributes. The proposed method builds co-occurrence attribute classifiers in advance, infers signed distance of the attributes when acquiring person images, and com putes features for person re-identification by using the signed distance weighted by a metric learning technique. We demonstrate improved performance of person re-identification by using co-occurrence attributes on a public database (VIPeR).
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2016-CVIM-200, 号 10, p. 1-6, 発行日 2016-01-14
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会