基于语义标注的颜色推断用于视频中行人搜索
计算机视觉与模式识别
2020-04-08 v2
摘要
我们提出一种可解释的模型，用于生成行人搜索的语义颜色标签。在此背景下，行人由其语义部位（如帽子、衬衫等）描述。行人搜索即基于这些描述寻找人。本工作中，我们旨在提高人的颜色标签的准确性。我们的目标是处理人类感知的高度变异性。现有方案基于手工特征或不可解释的学习特征。此外，大多数仅关注有限的颜色集合。我们提出一种基于二叉搜索树和大型同伴标注颜色名称数据集的方法。这使我们能够综合人类对颜色的感知。利用语义分割和我们的颜色标注方法，我们用相关颜色标注行人的片段。我们在PCN等数据集上评估了我们的行人搜索方案，显示出高达80.4%的准确率。
引用
@article{arxiv.1911.13114,
title = {Color inference from semantic labeling for person search in videos},
author = {Jules Simon and Guillaume-Alexandre Bilodeau and David Steele and Harshad Mahadik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.13114},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 7 figures ICIAR 2020