Progressi nella Riidentificazione di Persone Visibili-Infrarosso
Un nuovo metodo migliora il matching tra immagini visibili e infrarosse.
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Indice
La re-identificazione delle persone (ReID) riguarda il matching di immagini o video della stessa persona catturati da diverse telecamere che non si sovrappongono nel campo visivo. Questo può essere difficile a causa di vari fattori, come i cambiamenti nell'aspetto della persona o le condizioni di illuminazione quando sono state scattate le immagini. Un approccio più recente chiamato Re-identificazione delle Persone Visibile-Infared (V-I ReID) mira a matchare gli individui tra immagini a luce visibile e immagini a infrarossi. Questo metodo è più complicato perché si occupa di due tipi di immagini che sembrano molto diverse tra loro.
La Sfida
Nella V-I ReID, le immagini visibili forniscono dettagli di colore che aiutano a identificare gli individui, mentre le immagini a infrarossi possono catturare il calore e sono meno influenzate dalle variazioni di illuminazione. La grande sfida qui è che le distribuzioni dei dati delle immagini visibili e a infrarossi sono abbastanza diverse, rendendo difficile effettuare il matching in modo efficace. Anche se sono state tentate alcune strategie recenti per migliorare questo matching, c'è comunque bisogno di modi migliori per generare o selezionare immagini utili che possono aiutare il processo.
La Soluzione Proposta
È stato introdotto l'approccio di addestramento per la Generazione Adattiva di Informazioni Intermedie Privilegiate (AGPI) per creare uno spazio virtuale che collega i dati visibili e a infrarossi. Questo si fa generando immagini speciali che includono dettagli importanti condivisi tra le immagini visibili e a infrarossi, che aiutano a addestrare il sistema di riconoscimento in modo più efficace. Utilizzando queste immagini generate, il sistema può imparare a identificare gli individui in modo più preciso, anche quando le immagini originali sembrano molto diverse.
L'AGPI funziona addestrando un componente che genera immagini da luce visibile simili nell'aspetto a quelle a infrarossi. Allo stesso tempo, un'altra parte del sistema si assicura che le caratteristiche estratte da entrambe le immagini visibili e generate siano il più simili possibile. Questo approccio doppio aiuta a costruire un sistema di riconoscimento più robusto.
Importanza del Dominio Intermedio
Le Immagini Intermedie generate attraverso il metodo AGPI agiscono come un ponte tra i dati visibili e a infrarossi. Aiutano a ridurre i divari causati dalle differenze significative tra i due tipi di immagini. Favorendo uno spazio di caratteristiche condiviso, il sistema può attingere ai punti di forza di entrambe le modalità, migliorando la precisione della re-identificazione.
Vantaggi dell'AGPI
Formazione Migliorata: Le immagini generate forniscono informazioni dettagliate aggiuntive che aiutano il sistema a imparare meglio.
Spazio Non Specifico per Modalità: Il processo di addestramento si concentra su aspetti comuni tra immagini visibili e a infrarossi, permettendo al modello di generalizzare meglio.
Nessun Carico Extra Durante l'Inferenza: Anche se l'AGPI richiede un'elaborazione aggiuntiva durante l'addestramento per generare queste immagini intermedie, una volta che il modello è addestrato, non ha bisogno di generarle durante l'uso reale. Questa efficienza è cruciale per le applicazioni in tempo reale.
Lavori Correlati
Molte strategie esistenti per la V-I ReID hanno cercato di affrontare la sfida principale delle diverse distribuzioni dei dati utilizzando vari approcci. Alcuni di questi esplorano l'uso di modelli generativi per creare immagini che possano aiutare a colmare il divario tra i dati visibili e a infrarossi, mentre altri si concentrano sul trovare caratteristiche comuni tra entrambe le modalità attraverso un addestramento congiunto. Tuttavia, nonostante questi sforzi, raggiungere un sistema di identificazione cross-modal veramente efficace rimane una sfida.
Cosa Rende Diversa l'AGPI
L'AGPI si distingue perché crea direttamente immagini intermedie che aiutano a definire un terreno comune per le immagini visibili e a infrarossi. Invece di fare affidamento solo su immagini esistenti, l'AGPI genera in modo innovativo nuovi dati progettati specificamente per migliorare il processo di identificazione. L'approccio si basa su un addestramento avversariale, dove il generatore deve creare immagini che non solo sembrano simili a quelle a infrarossi, ma mantengono anche importanti caratteristiche identificative delle immagini visibili.
Design del Sistema
Il modello AGPI include tre componenti principali:
Modulo di Embedding delle Caratteristiche: Questa parte estrae caratteristiche sia dalle immagini visibili che da quelle intermedie. L'obiettivo è rendere le caratteristiche il più simili possibile tra questi due tipi di dati.
Modulo di Generazione: Questo modulo si concentra sulla creazione delle immagini intermedie dalle immagini visibili, permettendo al modello di imparare come colmare le differenze tra le due modalità.
Discriminatore ID-Modality: Questo componente lavora per garantire che le immagini intermedie generate siano classificate correttamente, aiutando il generatore a migliorare il suo output nel tempo.
Metodologia Sperimentale
L'efficacia del metodo AGPI è stata testata utilizzando due dataset ben noti, SYSU-MM01 e RegDB. Questi dataset presentano una gamma di immagini visibili e a infrarossi di individui. Sono stati condotti diversi test per misurare quanto bene l'AGPI si è comportato rispetto ai metodi esistenti. Le metriche di valutazione utilizzate comprendevano le Caratteristiche di Matching Cumulativo (CMC) e la Media della Precisione Media (mAP), che misurano l'accuratezza del processo di identificazione.
Risultati delle Prestazioni
I risultati sperimentali hanno mostrato che l'AGPI ha continuamente superato i metodi attuali di punta per la V-I ReID. Anche se include generazione di immagini extra durante l'addestramento, non aggiunge alcun carico computazionale extra durante la fase di identificazione. I miglioramenti in accuratezza e precisione sono stati significativi, dimostrando il potenziale dell'AGPI per applicazioni pratiche in situazioni reali.
Conclusione
Il metodo AGPI rappresenta un passo avanti significativo nel campo della re-identificazione delle persone, in particolare quando si lavora tra diverse modalità di imaging. Generando efficacemente immagini intermedie che colmano il divario tra i dati visibili e a infrarossi, l'AGPI migliora l'addestramento e le performance dei sistemi di riconoscimento, rendendoli più efficaci nell'identificare individui in contesti variabili. La capacità di farlo senza incurvare costi computazionali aggiuntivi durante il processo di identificazione reale sottolinea il suo potenziale per applicazioni nel mondo reale.
Titolo: Adaptive Generation of Privileged Intermediate Information for Visible-Infrared Person Re-Identification
Estratto: Visible-infrared person re-identification seeks to retrieve images of the same individual captured over a distributed network of RGB and IR sensors. Several V-I ReID approaches directly integrate both V and I modalities to discriminate persons within a shared representation space. However, given the significant gap in data distributions between V and I modalities, cross-modal V-I ReID remains challenging. Some recent approaches improve generalization by leveraging intermediate spaces that can bridge V and I modalities, yet effective methods are required to select or generate data for such informative domains. In this paper, the Adaptive Generation of Privileged Intermediate Information training approach is introduced to adapt and generate a virtual domain that bridges discriminant information between the V and I modalities. The key motivation behind AGPI^2 is to enhance the training of a deep V-I ReID backbone by generating privileged images that provide additional information. These privileged images capture shared discriminative features that are not easily accessible within the original V or I modalities alone. Towards this goal, a non-linear generative module is trained with an adversarial objective, translating V images into intermediate spaces with a smaller domain shift w.r.t. the I domain. Meanwhile, the embedding module within AGPI^2 aims to produce similar features for both V and generated images, encouraging the extraction of features that are common to all modalities. In addition to these contributions, AGPI^2 employs adversarial objectives for adapting the intermediate images, which play a crucial role in creating a non-modality-specific space to address the large domain shifts between V and I domains. Experimental results conducted on challenging V-I ReID datasets indicate that AGPI^2 increases matching accuracy without extra computational resources during inference.
Autori: Mahdi Alehdaghi, Arthur Josi, Pourya Shamsolmoali, Rafael M. O. Cruz, Eric Granger
Ultimo aggiornamento: 2023-07-06 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2307.03240
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.03240
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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