We address a partial person re-identification problem, where only a part of person is observed and full body images are presented to be matched. This partial person re-identification is more challenging problem than conventional person re-identification problem which only considers full body images of person. In order to solve this problem, we proposed end-to-end deep model which make use of convolutional neural network (CNN), ROI Pooling layer, and attention model. For evaluation for proposed model, we process CUHK03 data to make simulated data, p-CUHK03, and quantitatively evaluated proposed model.
본 논문에서는 여러 사람 이미지들 중 주어진 사람의 부분 이미지와 같은 사람을 찾는 부분적인 사람 재확인 문제를 다루었다. 이는 전체 사람 이미지만을 사용하는 기존의 사람 재확인 문제보다 어려운 문제이다. 본 문제를 해결하기 위하여 컨볼루셔널 신경망, 관심영역 특징 추출망, 그리고 집중 모델을 사용한 딥 모델을 제안하였다. 제안된 모델의 성능을 평가하기 위하여 CUHK03 데이터셋을 가공하여 p-CUHK03 데이터셋을 만들고 제안된 모델의 성능을 확인하였다.
