无约束环境视频中基于视觉外观的人员检索
计算机视觉与模式识别
2019-11-01 v1 机器学习
摘要
基于视觉外观的人员检索是监控中的一个挑战性问题。它使用身高、衣服颜色、衣服类型和性别等属性来描述人。此类属性被称为软生物特征。本文提出利用身高、躯干衣服类型、躯干衣服颜色和性别从监控视频中进行人员检索。该方法引入自适应躯干块提取与边界框回归来改进检索。算法分别使用微调的 Mask R-CNN 和 DenseNet-169 进行人员检测与属性分类。在 AVSS 2018 challenge II 数据集上分析了性能，基于平均交并比（Intersection over Union）度量，其相比当前最优方法实现了 11.35% 的提升。
引用
@article{arxiv.1910.14565,
title = {Visual Appearance Based Person Retrieval in Unconstrained Environment Videos},
author = {Hiren Galiyawala and Mehul S Raval and Shivansh Dave},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.14565},
year = {2019}
}
备注
11 pages