2016 Fiscal Year Annual Research Report
Person re-identification and search using deep features based on pre-training of various human attributes
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15K16028
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
松川 徹 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (80747212)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | カメラ間人物照合 / 人物属性 / 監視カメラ / 歩行者 / 深層特徴 / CNN |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は, カメラ間人物照合と人物画像検索の実用化を目指し，多様な人物属性（服装，所持物体など）を反映した深層特徴を開発することである. この目的のため, 畳込ニューラルネットワーク(CNN)の学習を人物属性ラベルの付与された歩行者画像データベースを用いて行う. 学習されたCNN から中間層の特徴を取得し，カメラ間人物照合データベースへ転用する.
平成28年度は, 前年度に開発した人物属性の組み合わせを用いて学習するCNN特徴の成果を国際会議において発表した. この手法では, 上半身の服装，下半身の服装，それらの色などの属性グループ間の組み合わせに着目し, CNNの学習するラベルの詳細化を行う. これにより, 人物の判別性の高い特徴をCNNの中間層に生成し，カメラ間人物照合の照合精度を向上させている.さらに本年度は，人物照合に有効な人物属性グループの組み合わせの解析を行い，人物照合に有効な属性グループの組み合わせは組み合わせラベルの持つ情報量が大きいことを明らかにした. また，カメラ間人物照合における高精度な特徴量として開発していた階層的ガウシアン記述子を国際会議で発表した. 本研究課題で開発した人物属性の組み合わせに基づくCNN特徴と階層的ガウシアン記述子は相補的に機能し，これら特徴の融合は人物照合の精度を更に高めることを確認した.
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