研究の概念
高解像度側の人物画像を低解像度側に合わせてダウンサンプリングし、人物再同定に使う特徴を抽出します。解像度の異なる学習画像対を収集できない状況でも、画像の低周波成分を活用します。
概要
高解像度の歩行者画像をダウンサンプリングする処理によって、人物再同定の精度を改善できるかを調べます。
一般には、画像の解像度の影響を受けない特徴を抽出するため、深層学習や機械学習の手法が用いられます。
しかし、これらの手法には、同じ人物を撮影した高解像度画像と低解像度画像の組が多数必要です。
ここでは、そのような解像度の異なる画像対を収集できない状況を考えます。
学習用の解像度の異なる画像対を必要としない、単純なダウンサンプリング処理だけを用いて、低解像度の歩行者画像から特徴を抽出します。
カメラレンズの焦点距離と人物からカメラまでの距離を変え、解像度の異なる画像のデータセットを収集しました。
ダウンサンプリング処理による人物再同定の精度が、アップサンプリングによる精度を上回ることを確認しました。
また、ダウンサンプリング処理の出力に相当する低周波成分には、識別に役立つ特徴が多く含まれることを確認しました。
関連文献
- Masashi Nishiyama, Takuya Endo, Yoshio Iwai,
Feature Extraction using Downsampling for Person Re-identification with Low-Resolution Images, Proceedings of 17th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP), Vol. 5: VISAPP, pp. 351 - 358, February 2022. - 遠藤 拓弥, 西山 正志, 岩井 儀雄,
低解像度に劣化した画像を用いた人物対応付けにおけるダウンサンプリング処理の効果検証,
電子情報通信学会論文誌 A, Vol. J103-A, No. 12, pp. 289 - 298, December 2020. - Keiji Obara, Hiroki Yoshimura, Masashi Nishiyama, Yoshio Iwai,
Low-resolution Person Recognition using Image Downsampling, Proceedings of 15th IAPR International Conference on Machine Vision Applications (MVA), pp. 448 - 451, May 2017.
