基于激光雷达的行人重识别
计算机视觉与模式识别
2023-12-13 v2
摘要
基于摄像头的行人重识别系统已广泛应用于公共安全领域。然而，摄像头往往缺乏对人体 3D 形态信息的感知，且易受光照不足、背景复杂和个人隐私等多种限制的影响。本文提出一种基于激光雷达的行人重识别框架 ReID3D，该框架利用预训练策略检索 3D 体型特征，并引入基于图的互补增强编码器以提取全面特征。由于缺乏激光雷达数据集，我们构建了 LReID，这是首个基于激光雷达的行人重识别数据集，采集于多个自然条件变化的室外场景。此外，我们还引入了 LReID-sync，一个用于预训练编码器的模拟行人数据集，其任务包括点云补全和形状参数学习。在 LReID 上的大量实验表明，ReID3D 取得了卓越的性能，Rank-1 准确率达到 94.0，凸显了激光雷达在处理行人重识别任务方面的巨大潜力。据我们所知，我们是首个提出基于激光雷达的行人重识别解决方案的团队。代码和数据集将很快发布。
引用
@article{arxiv.2312.03033,
title = {LiDAR-based Person Re-identification},
author = {Wenxuan Guo and Zhiyu Pan and Yingping Liang and Ziheng Xi and Zhi Chen Zhong and Jianjiang Feng and Jie Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.03033},
year = {2023}
}