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  1. 研究報告
  2. デジタルコンテンツクリエーション(DCC)
  3. 2025
  4. 2025-DCC-039

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

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/242160
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/242160
fddc31ec-e549-4b7c-ad13-2c26568efedb
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DCC25039001.pdf IPSJ-DCC25039001.pdf (2.7 MB)
 2027年1月16日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, DCC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2025-01-16
タイトル
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
言語 en
タイトル Integration of Body Features and Background Features for Person Re-Identification
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 AIと機械学習の応用
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
三菱電機株式会社
著者所属
三菱電機株式会社
著者所属
三菱電機株式会社
著者所属
三菱電機株式会社
著者所属
三菱電機株式会社
著者所属(英)
en
Mitsubishi Electric Corporation
著者所属(英)
en
Mitsubishi Electric Corporation
著者所属(英)
en
Mitsubishi Electric Corporation
著者所属(英)
en
Mitsubishi Electric Corporation
著者所属(英)
en
Mitsubishi Electric Corporation
著者名 福地, 賢

× 福地, 賢

福地, 賢

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李, 庭育

× 李, 庭育

李, 庭育

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山﨑, 賢人

× 山﨑, 賢人

山﨑, 賢人

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金井, 美岬

× 金井, 美岬

金井, 美岬

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岡原, 浩平

× 岡原, 浩平

岡原, 浩平

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著者名(英) Ken, Fukuchi

× Ken, Fukuchi

en Ken, Fukuchi

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Teng-Yok, Lee

× Teng-Yok, Lee

en Teng-Yok, Lee

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Kento, Yamazaki

× Kento, Yamazaki

en Kento, Yamazaki

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Misaki, Kanai

× Misaki, Kanai

en Misaki, Kanai

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Kohei, Okahara

× Kohei, Okahara

en Kohei, Okahara

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論文抄録
内容記述タイプ Other
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)
内容記述タイプ Other
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
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12628338
書誌情報 研究報告デジタルコンテンツクリエーション(DCC)

巻 2025-DCC-39, 号 1, p. 1-5, 発行日 2025-01-16
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8868
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
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Ver.1 2025-01-19 07:25:26.719045
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