Tái nhận dạng nhân vật ở cấp độ điểm ảnh

Abstract

Tái nhận dạng nhân vật (Person ReIdentification) là một bài toán nhận được nhiều sự quan tâm trong lĩnh vực thị giác máy tính, ứng dụng cao cho nhiều hệ thống an ninh, giám sát. Bài toán tồn tại nhiều thách thức do sự đa dạng về hình dáng, tư thế và khung nền. Trong nghiên cứu này, chúng tôi sẽ dùng kỹ thuật học sâu Mask RCNN định vị đối tượng ở cấp độ điểm ảnh từ đó loại bỏ nền gây nhiễu, cải thiện kết quả bài toán. Nghiên cứu được tiến hành đánh giá trên bộ dữ liệu lớn MSMT17 thu thập từ 15 camera với 4101 người được gán nhãn. Kết quả thực nghiệm cho kết quả tăng gần gấp đôi từ 1.11 lên 2.11 ở độ đo rank 1, đã chứng minh được hiệu quả của việc loại bỏ nền.