《우리는 자기 땅에 발을 붙이고 눈은 세계를 볼데 대한
사람재식별은 화상출현에 기초한 여러 비련결카메라보기들로부터 관찰되는 사람을 정합시키는것을 목표로 한다. 현시기 동영상감시에서 중요한 자리를 차지하는 범죄검출이나 사람검색, 사람추적과 그의 활동분석 등에서 사람재식별은 중요한 문제로 나서고있다. 그러나 서로 다른 비겹침카메라보기들로부터 관찰되는 사람은 카메라의 시점과 자세, 출현과 조명에 대하여 많은 변화들을 가지고있으며 사람자체의 내부변화에 의하여 사람재식별에서는 여러가지 난점들이 제기되고있으며 배경잡음과 페색들도 난점들을 산생시키고있다.
선행한 방법들에서는 사람이 입은 옷이나 바지들만을 사람재식별을 위한 가장 중요한 령역들로 설정하였으며 단일정합방법을 리용하여 사람재식별을 진행하였다. 그러나 이때 생기는 불일치정합으로 하여 오유들이 생기는것은 막을수 없다.
서로 다른 비겹침카메라보기들로부터 얻어지는 같은 사람에 대한 화상들은 돌출에 대한 공간분포에서 여러 불변속성들을 가진다. 이 속성들은 돌출부에 대한 공간분포들로부터 쉽게 구별된다. 실례로 같은 사람에 대한 2개의 화상들로부터 2개의 쪼각들이 정합되는 경우 그것들은 같은 돌출값을 가질것으로 예측되며 그렇지 않은 경우 이 정합은 정합실패로 된다. 돌출은 주어진 화상으로부터 고찰되는 쪼각이 주어진 자료모임에서 얼마나 돌출되는가를 의미하는 값으로써 돌출이라고 볼수 있는 상대구역을 가져야 한다.
우리는 이러한 고찰에 기초하여 평균돌출정합에 의한 새로운 사람재식별방법을 제안하였다. 여기에 단일정합방법의 불일치결함을 극복한 대역적인 쌍방향정합을 결합하여 정확성을 높이였다.
제안한 방법을 사람재식별평가에 리용되는 자료모임인 MATLAB(2013a)등록부에 있는 VIPeR자료모임을 리용하여 실험하였다.
결과 평균돌출정합과 대역적인 쌍방향정합이 다른 방법들에 비하여 우월하다는것을 보여주고있다.
이상의 내용은 잡지 《Multimedia Tools and Applications》 (2015, Vol.75(18), pp.11447-11468)에 《Combined salience based person re-identification》(https://doi.org/10.1007/s11042-015-2862-4) 의 제목으로 출판되였다.
