低解像度画像による人物再同定のためのダウンサンプリングを用いた特徴抽出

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。

別々のカメラに映った人物が同じ人かどうかを調べることを「人物再同定」と呼びます。人物が遠くにいると画像が粗くなり、近くで撮った鮮明な画像との比較が難しくなります。一般的な学習方法では、同じ人の鮮明な画像と粗い画像の組をたくさん用意する必要があります。

本研究では、そのような画像の組を集められない場合を考えました。鮮明な画像を粗い画像に合わせて小さくする「ダウンサンプリング」を行い、人物を見分けるための情報を取り出します。失われた細部を作り直すのではなく、両方の画像に共通して残る、大まかな色や明るさの変化を利用する考え方です。

レンズの焦点距離と人物までの距離を変えて画像を集め、比較実験を行いました。その結果、粗い画像を大きくする方法よりも、鮮明な画像を小さくする方法のほうが正確に人物を対応付けられました。細かな模様だけでなく、画像の大まかな変化にも人物を見分ける情報が含まれることを確認しました。

• 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.