身体部位の特徴比較による類似衣服を着用した複数人の再識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-1

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Re-Identification of Multiple Persons Wearing Similar Clothing by Comparison of Body Part Features

著者名: 加島 建（芝浦工業大学）,中村 真吾（芝浦工業大学）

著者名(英語): Takeru Kashima (Shibaura Institute of Technology),Shingo Nakamura (Shibaura Institute of Technology)

キーワード: 人物再識別|畳み込みニューラルネットワーク|画像処理画像処理|Person Re-Identification|Convolutional Neural Network|Image Processing

要約(日本語): 画像による人物再識別における問題点として，同じ色の服を着ているなど似た特徴の人物同士を同一人物と誤認識することが挙げられる．そこで本研究では，CNNを使って類似した衣服を着た複数人の中から個人を識別することを目的とする．提案手法では，既存手法による全身画像を用いた識別の後，全身画像を身体部位ごとに分割した画像を用いて再度識別を行う．2枚の人物画像について，各身体部位の特徴ベクトル間のユークリッド距離を計算し，重み付き平均が閾値を下回った場合に両者を同一人物として認識する．実験ではCNNの学習とテストに，スーツを着用した人物のデータセットを用いた．交差検証の結果，提案手法は，全身画像での識別のみの場合と比べて適正率が平均13.61%，ランク１精度が平均11.28%向上した．