Using multiple optical cameras for correspondence identification between objects in the fields of view

Abstract

Метою дослідження є вивчення методу ідентифікації відповідних об’єктів на кількох камерах спостереження для підвищення точності повторної ідентифікації об’єктів. Ми проаналізували різні методи, зокрема виявлення контурів, виділення області інтересу та виділення ключових точок. Ми також розглянули проблеми знаходження відповідностей об’єктів між кількома ракурсами камер. Для оцінювання ефективності запропонованого методу ми використали два набори даних про атрибути людей — Market1501 і DukeMTMC-reID — та провели на них масштабне тестування.

The study aims to explore a method for identifying corresponding objects across multiple camera views, to improve the accuracy of object re-identification. We analyzed various techniques, including contour detection, region of interest extraction, and keypoint extraction. We also examined the challenges of finding object correspondences between multiple camera views. To evaluate the effectiveness of the proposed method, we utilized two human attribute datasets, Market1501 and DukeMTMC-reID, and performed extensive testing on these datasets.