| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-11-11 |
| タイトル |
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タイトル |
並列化効率を意識した人物再同定ベースの複数人物追跡手法 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Parallelization efficiency aware person re-identification based multiple person tracking method |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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NEC バイオメトリクス研究所 |
| 著者所属 |
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NEC バイオメトリクス研究所 |
| 著者所属(英) |
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en |
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NEC Biometrics Research Laboratories |
| 著者所属(英) |
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en |
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NEC Biometrics Research Laboratories |
| 著者名 |
山崎, 智史
劉, 健全
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| 著者名(英) |
Satoshi, Yamazaki
Jianquan, Liu
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
検出に基づく人物追跡手法では入力となる静止画列に対して時系列順序での逐次分析を行う．しかし多くの手法は静止画入力単位での追跡処理の並列化が難しく，スケールアウトによる処理スループットの向上が困難であった．そこで本研究では人物再同定を利用したオンラインクラスタリングを適用することで静止画入力単位での並列化を許容する複数人物追跡手法を提案する．本報告では提案手法における高い並列化効率の実現方法を述べ，実験評価により提案手法の性能を示す． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Many multi-person tracking methods, such as tracking by detection, perform sequential analysis in chronological order for a set of input still images. However, these methods are difficult to parallelize the tracking process per still image input, and it is difficult to improve the processing throughput by scaling out. Therefore, in this study, we propose a person tracking method that allows parallelization in still image input units by utilizing person reidentification. In this report, we describe our person tracking method for realizing high parallelization efficiency. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN1009593X |
| 書誌情報 |
研究報告アルゴリズム（AL）
巻 2021-AL-185,
号 3,
p. 1-6,
発行日 2021-11-11
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8566 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-AL21185003.pdf (3.7 MB)
