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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Improved person re-identification through semantic parsing and saliency maps : Re-identificação de pessoas refinada com mapas de segmentação semântica e saliências
Title Alternative: Re-identificação de pessoas refinada com mapas de segmentação semântica e saliências
Author: Quispe Condori, Edgar Rodolfo, 1994-
Advisor: Pedrini, Hélio, 1963-
Abstract: Resumo: Person Re-Identification é o processo de recuperar todas as instâncias de uma mesma pessoa presente em vídeos ou imagens capturadas por câmeras diferentes com uma visão não sobreposta. Esta é uma tarefa desafiadora devido a fatores como oclusões, diferentes pontos de vista, condições de iluminação, fundo complexo, configurações de câmera e deformação não rígida de corpos humanos. Além disso, este é considerado um tópico de pesquisa bastante ativo na indústria e nas universidades, devido às suas aplicações em vários campos, como vigilância, ciência forense, robótica e multimídia. Neste trabalho, uma nova abordagem, denominada Re-Identificação de Pessoas Baseada em Saliências e Segmentação Semântica (SSP-ReID) é apresentada e implementada para aproveitar as capacidades de ambas as características (mapas de saliência e de segmentação semântica) para guiar uma rede neural convolucional (CNN) de modo a aprender representações complementares que melhorem os resultados sobre as redes originais. O princípio de combinar várias características baseia-se em cenários específicos, em que uma resposta é superior à outra, favorecendo assim a fusão delas para aumentar a efetividade do método. Devido à sua definição, nossa abordagem pode ser facilmente aplicada a uma ampla variedade de redes e, em contraste com outros métodos competidores, nosso processo de treinamento segue protocolos simples e conhecidos. Uma extensa avaliação de nossa abordagem é apresentada com o uso de cinco módulos e três bases de dados. Experimentos de observação são realizados a fim de obter uma melhor compreensão do desempenho de cada módulo e os resultados experimentais demonstram a eficácia de nossa abordagem para reidentificação de pessoas. Além disso, a abordagem proposta foi combinada com técnicas de re-ranqueamento e os resultados obtidos foram comparados com abordagens da literatura, alcançando resultados competitivos

Abstract: Person Re-Identification is the process of retrieving all instances of the same person from videos or images taken from different cameras with a non-overlapping view. This is a challenging task due to occlusions, different viewpoints, illumination conditions, background clutters, camera settings and non-rigid deformation of human bodies. Moreover, it is considered a very active research topic in the industry and academia due to its applications in various fields, such as surveillance, forensics, robotics, multimedia. In this work, we present and implement a novel framework, named Saliency-Semantic Parsing Re-Identification (SSP-ReID), for taking advantage of the capabilities of both clues (saliency and semantic parsing maps) to guide a backbone convolutional neural network (CNN) to learn complementary representations that improve the results over the original backbones. The insight of fusing multiple clues is based on specific scenarios in which one response is better than other, thus favoring the combination of them to increase effectiveness. Due to its definition, our framework can be easily applied to a wide variety of networks and, in contrast to other competitive methods, our training process follows simple and standard protocols. We present an extensive evaluation of our approach through five backbones and three benchmarks. Ablation experiments are performed in order to gain a better understanding of the performance of each module and experimental results demonstrate the effectiveness of our person re-identification framework. In addition, we combine our framework with re-ranking techniques and compare the results against state-of-the-art approaches, achieving competitive results
Subject: Redes neurais convolucionais
Visão por computador
Reconhecimento de padrões
Aprendizado de máquina
Redes neurais (Computação)
Language: Inglês
Editor: [s.n.]
Citation: QUISPE CONDORI, Edgar Rodolfo. Improved person re-identification through semantic parsing and saliency maps: Re-identificação de pessoas refinada com mapas de segmentação semântica e saliências. 2019. 1 recurso online (53 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP.
Date Issue: 2019
Appears in Collections:IC - Tese e Dissertação

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