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#989
summarized by : kiyo
どんな論文か?
Gait energy image(GEI)を入力として歩行者認識を行う手法の提案。オートエンコーダをベースとしたモデルに半教師あり学習を組み合わせ、歩行者の同一性を保持している特徴と持ち物や視点の角度などの共変量特徴を分離してエンコードできるように学習を行うことで共変量の情報に引きずられづらい歩行者の認識を可能とする。
新規性
GEIの認識について、共変量を分離して認識できる手法を提案していること。それにより、GEI画像の共変量情報を入れ替えるような編集を可能としていること。OU-ISIR、OU-LP-Bag、CASIA-Bの3種類のデータセットで State-of-the-art
結果
Rank-1精度でOU-LP-Bagでは10%以上、CASIA-Bでは6%以上改善。GEIの編集結果も載せている。
その他(なぜ通ったか?等)
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