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저자정보
김세준 (Seokyeong University) 강성재 (Seokyeong University) 최효민 (Seokyeong University) 김성수 (Yonam Institute of Technology) 서기성 (Seokyeong University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제71권 제7호
발행연도
2022.7
수록면
1,002 - 1,007 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2022.71.7.1002

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Occluded person re-identification is a challenging task which aims to search for or distinguish the specific person as human body is occluded by obstacles or other persons or by oneself. Some recent State of the art works which adopt transformer and/or pose-guided methods improve the feature representation and performances, but there is a room to enhance them in both representation and heavy structure. In this paper, we suggest to efficiently improve the transformer-based Re-ID method for the occluded person as follows. First, in data augmentation to improve Re-identification performance, instead of deleting an arbitrary area, only the part containing the keypoint feature of a person is deleted for effective learning in occlusion. Second, a consistency loss between global and local features of a body part is proposed for improving the discrimination to recognize the identical person. We compare the mAP and Rank-1 performances of our approach and various existing methods on the Occluded-Duke dataset. Experimental results show that our proposed model outperforms the competitive methods.
#Deep learning #Occluded Person Re-ID #Transformer #Consistency Loss #keypoint

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구 비교
3. 재식별 기법
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
References

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