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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.12
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1,305 - 1,317 (13page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.12.1305
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본 논문에서는 보행자 이미지로부터 불필요한 배경 잡음을 배제시키며 정교한 지역 특징 임베딩(local feature embedding)을 추출하기 위해 어텐션 매커니즘을 결합시킨 이중 피라미드를 이용하는 새로운 보행자 재식별 방법을 제안한다. 규모 피라미드와 지역 피라미드로 구성된 이중 피라미드에 공간 어텐션을 적용해 특징 임베딩에 불필요한 배경 요소들이 반영되는 것을 억제시키고, 채널 어텐션을 적용해 추출된 다중규모 특징 중에서 상대적으로 중요도가 높은 것으로 지역 특징 임베딩이 구성되도록 한다. 실험에서는 각 구성 피라미드에 공간 어텐션과 채널 어텐션이 적용되는 효과를 비교함으로써 각 어텐션의 적용에 따른 재식별 정확도 변화를 관찰하고, 이를 기존의 우수 연구들과 비교하였다. 실험 결과에 따르면 제안 기법은 최대 99.4%의 1순위 정확도를 보였으며, 이는 기존 연구들보다 최소 약 0.2%, 최대 약 13.8%까지 높은 것으로 분석되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 어텐션 피라미드로 추출한 지역 다중규모 특징 임베딩 활용의 보행자 재식별 기법
4. 실험 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
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T. Chen, S. Ding, J. Xie, Y. Yuan, W. Chen, Y. Yang, Z. Ren, and Z. Wang, "ABD-Net: Attentive but Diverse Person Re-Identification," Proc. of the International Conference on Computer Vision 2019, pp. 8351-8361, 2019.
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