| 研究課題/領域番号 |
25K15160
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 岩手県立大学 |
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研究代表者 |
PRIMA・OKY・ DICKY 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 教授 (20344624)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2025年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | Person re-identification / Unsupervised learning / Domain adaptation / Visual surveillance |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人物の再識別 (ReID) は非重複カメラにわたる特定の人物検索問題として広く研究されている．深層学習の進歩に伴い，対象人物の画像がギャラリー内に存在するシナリオ (Closed-Set) では，ReIDは人間の識別性能を上回っている．しかし，ギャラリーに存在しないシナリオ (Open-Set) では， ReIDは十分な精度に達していない．本研究では，ReIDの課題として指摘されている，画像情報における特徴表現とOpen-Setでのドメインギャップを解決する方法の提案と，多様な民族・文化が混在する社会を表すReIDのデータセットの作成を目指している．
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