Person Re-identificationの実用に向けたDNNモデルの特性評価
2023 年 4 巻 3 号 p. 385-392
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2023 年 4 巻 3 号 p. 385-392
動画を対象とする人流解析は狭域の解析に適した手法である．これに対してPerson Re-identificationが実現すると解析範囲を広域化できるため，手法の実用性がより一層向上する．Re-identificationではDNNモデルの出力する特徴ベクトルによって同一人物を照合するのが一般的だが，入力画像の変化が画像間の類似度に与える影響は十分に解明されていない．これを受けて，本研究では同一人物を規定の条件下で撮影し，同一人物照合に影響する要素を評価するためのデータセットを作成する．さらに本データセットをRe-identificationモデルで推論し，画像間の類似度を算出する．この結果に基づき入力画像の変化が類似度に与える影響を評価し，解析に用いたモデルの特性を明らかにする．
