사람 재식별을 위한 자기 유사성 특징 학습

권민성; 박진선

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 권민성 (부산대학교) 박진선 (부산대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 142 - 145 (4page)

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In this paper, we propose a novel person reidentification model named Self-Similarity Network (SSNet). Our method utilizes self-similarity features to learn the structural consistency between images of the same instance from different viewpoints. Specifically, this approach significantly improves feature learning for part-based features compared to traditional methods. To elaborate, before patch division, self-similarity is reflected to model the relationship between the upper and lower bodies. After patch division, structural features are enhanced by capturing self-similarity characteristics within each part of the body. These part-based features are used alongside global features and channel-based features to achieve robust person matching by accurately extracting features of the same person across different scenes. Our method demonstrated competitive performance in Market1501 and DukeMTMC benchmark datasets.

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