研究の概念
性別や年齢などの身体的特徴と、服装などの付帯的特徴を組み合わせて共起属性を作ります。それぞれの属性に対する識別の信頼度を特徴とし、異なる画像に映る同一人物を対応付けます。
概要
人物再同定に向けて，共起属性を用いて人物画像から特徴を抽出する新しい手法を提案します．既存手法は，性別，年齢，髪型，服装などの単純な属性に基づいて特徴を抽出します．これに対し，提案手法は，身体的特徴と付帯的特徴を組み合わせた共起属性（例えば，スーツを着た男性，20代の女性，長髪でスカートを着用していること）を用い，より多くの情報を持つ特徴を抽出します．共起属性は，人物を検索する公開Webサイトで用いられる方法に関する事前知識に基づいて設計しました．まず，共起属性の識別器を学習します．人物の入力画像が与えられると，識別器が推定した信頼度をベクトル化して特徴を生成し，距離学習を用いて入力ベクトルと参照ベクトルの距離を計算します．複数の公開データセットを用いた実験により，既存手法と比較して，人物再同定の照合性能が大幅に向上することを示しました．また，特に重要な共起属性を分析する方法も示しました．
発表文献
- Masashi Nishiyama, Shota Nakano, Tappei Yotsumoto, Hiroki Yoshimura, Yoshio Iwai and Kazunori Sugahara,
Person Re-identification using Co-occurrence Attributes of Physical and Adhered Human Characteristics, Proceedings of 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 2086 - 2091, December 2016.
発表文献（日本語）
- 中野 翔太, 四元 辰平, 吉村 宏紀, 西山 正志, 岩井 儀雄, 菅原 一孔,
身体と外見の共起属性を用いた人物対応付け,
電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J100-D, No.1, pp.104-114, January 2017.
