#783
summarized by : Hirokatsu Kataoka
Multi-Granularity Reference-Aided Attentive Feature Aggregation for Video-Based Person Re-Identification

どんな論文か?

異なるカメラ間で人物の認証を行う人物再同定(Person Re-identification)を実施する。本研究では複数の尺度で動画像中の人物から動きやアピアランスを捉えるMulti-Granularity Reference-aided Attentive Feature Aggregation (MG-RAFA)を提案。
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新規性

人物再同定問題において、時間・空間ともに良好な特徴表現を獲得するMG-RAFAを提案。図のように動画中の各領域(全体、顔、胴体、脚部)から属性に関する情報を取得できる。

結果

MARS, iLIDS-VID, PRID2011にて実験を行なった。それぞれRank-1が88.8, 88.6, 95.9でSOTAを達成。人物再同定では検索的な要素も含み、その応用からRank-1と同様に複数ピックアップまで扱われるが、いずれのデータセットに対してもRank-20で98.5〜100%を達成した。

その他(なぜ通ったか?等)