Дослідження атрибутів людини для задачі повторної ідентифікації
Автор
Квєтний, Р. Н.
Маслій, Р. В.
Кириленко, О. М.
Кветный, Р. Н.
Маслий, Р. В.
Кириленко, А. М.
Kvyetnyy, R. N.
Maslii, R. V.
Kyrylenko, O. M.
Дата
2020Metadata
Показати повну інформаціюCollections
Анотації
В роботі досліджується задача розпізнавання атрибутів людини для покращення повторної ідентифікації. Здійснено
аналіз методів повторної ідентифікації та методів розпізнавання атрибутів людини. Розглянуті набори даних атрибутів людини:
Market-1501, DukeMTMC-reID, PETA, RAP-v1, RAP-v2 та PA-100k. Проаналізовано проблеми повязані як з формуванняи наборів
атрибутів людини так і з їх використанням. Надані рекомендації щодо вибору та використання наборів атрибутів людини. Також в
роботі наведений огляд метрик оцінювання методів розпізнавання атрибутів людини. В работе исследуется задача распознавания атрибутов человека для улучшения повторной идентификации. Осуществ-
лен анализ методов повторной идентификации и методов распознавания атрибутов человека. Рассмотрены наборы данных атрибу-
тов человека: Market-1501, DukeMTMC-reID, PETA, RAP-v1, RAP-v2 и PA-100k. Проанализированы проблемы связаны как с фор-
мирование и наборов атрибутов человека так и с их использованием. Даны рекомендации по выбору и использованию наборов
атрибутов человека. Также в работе представлен обзор метрик оценки методов распознавания атрибутов человека. The paper investigates the problem of recognizing human attributes to improve re-identification. The analysis of re-identification
methods and methods of recognition of human attributes is carried out. The data sets of human attributes are considered: Market-1501,
DukeMTMC-reID, PETA, RAP-v1, RAP-v2 and PA-100k. Problems related to the formation and sets of human attributes and their use are
analyzed. Recommendations for the selection and use of human attribute sets are provided. The paper also provides an overview of the
metrics for evaluating methods for recognizing human attributes.
URI:
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31641