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Multi Feature Fusion Attention Learning for Clothing-Changing Person Re-Identification 옷을 갈아입는 사람 재식별을 위한 다중 기능 융합 주의 학습

Liwei WANG, Yanduo ZHANG, Tao LU, Wenhua FANG, Yu WANG

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요약 :

개인 재식별(Re-ID)은 다양한 카메라 뷰에서 동일한 보행자 신원 이미지를 일치시키는 것을 목표로 합니다. 보행자는 상대적으로 오랜 시간 동안 자주 옷을 ​​갈아입기 때문에 현재의 많은 방법은 색상 외관 정보에 크게 의존하거나 사람의 생체 특징에만 초점을 맞추는 반면 이러한 방법은 옷 갈아입기에 적용할 때 성능이 명백히 저하됩니다. 이러한 딜레마를 해소하기 위해 우리는 세분화된 로컬 특징을 학습하는 새로운 Multi Feature Fusion Attention Network(MFFAN)을 제안했습니다. 그런 다음 모델이 보행자의 생체 인식 기능을 학습하도록 안내하기 위해 여러 세분성 기능을 통합할 수 있는 CAA(Clothing Adaptive Attention) 모듈을 도입했습니다. 한편, 옷을 바꾸는 Re-ID 문제에 대한 우리 방법의 성능을 완전히 검증하기 위해 서로 다른 옷을 입은 동일한 신원의 여러 사진을 생성할 수 있는 CGN(Clothing Generation Network)을 설계했습니다. 마지막으로, 실험 결과는 우리의 방법이 VCcloth 및 PRCC 데이터 세트에서 각각 5% 및 6% 이상 현재 최상의 방법을 초과한다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E105-A No.8 pp.1170-1174
발행일
2022/08/01
공개일
2022/01/25
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2021EAL2097
원고의 종류
LETTER
범주
영상

작성자

Liwei WANG
  Wuhan Institute of Technology
Yanduo ZHANG
  Wuhan Institute of Technology
Tao LU
  Wuhan Institute of Technology
Wenhua FANG
  Wuhan Institute of Technology
Yu WANG
  Wuhan Institute of Technology

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