Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2025-01-16 |
タイトル |
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タイトル |
全身画像特徴と背景画像特徴の統合による人物同定手法の検討 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Integration of Body Features and Background Features for Person Re-Identification |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
AIと機械学習の応用 |
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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三菱電機株式会社 |
著者所属 |
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三菱電機株式会社 |
著者所属 |
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三菱電機株式会社 |
著者所属 |
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三菱電機株式会社 |
著者所属 |
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三菱電機株式会社 |
著者所属(英) |
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en |
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Mitsubishi Electric Corporation |
著者所属(英) |
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en |
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Mitsubishi Electric Corporation |
著者所属(英) |
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en |
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Mitsubishi Electric Corporation |
著者所属(英) |
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en |
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Mitsubishi Electric Corporation |
著者所属(英) |
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en |
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Mitsubishi Electric Corporation |
著者名 |
福地, 賢
李, 庭育
山﨑, 賢人
金井, 美岬
岡原, 浩平
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著者名(英) |
Ken, Fukuchi
Teng-Yok, Lee
Kento, Yamazaki
Misaki, Kanai
Kohei, Okahara
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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 |
人物同定は,異なるカメラで撮影された同一人物を検索する重要な技術である.近年,深層学習を用いた手法が主流だが,特定の環境で学習されたモデルはドメイン依存性が高く,異なる環境下では精度が低下する.このため,実用化には導入環境での再学習が必要となり,コスト増大や個人情報保護の観点から課題となる.本論文では,このドメイン依存の一因として,人物画像の背景領域が影響している点に着目し,人物と背景の特徴量を考慮可能な 2 ストリームネットワークの構築を検討した.評価の結果,Rank-N 指標において提案手法の有効性を確認した. |
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 |
In this paper, we propose a two-stream network architecture that can consider both person and background features. Person re-identification (Re-ID) is crucial for identifying individuals across different cameras. Deep learning models are widely used, but their domain-specific nature leads to poor performance in new environments, requiring costly and privacy-sensitive retraining. We focus on the background regions affecting person images and study the training process. Evaluation using the Rank-N metric demonstrates the effectiveness of our proposed approach. |
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 |
AA12628327 |
書誌情報 |
研究報告コンシューマ・デバイス&システム(CDS)
巻 2025-CDS-42,
号 1,
p. 1-5,
発行日 2025-01-16
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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 |
2188-8604 |
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 |