Person Re-Identification in Surveillance Videos using Deep Learning based Body Part Partition and Gaussian Filtering

Authors : Fatih AKSU, Cem DİREKOĞLU

Pages : 291-296

Doi:10.31590/ejosat.823257

View : 18 | Download : 11

Publication Date : 2020-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu makalede, daha önce bir kamera ağı üzerinden gözlemlenen bir kişiyi aramak için Kişiyi Yeniden Tanıma (Person Re-Identification) sistemi üzerine yoğunlaşıyoruz. Kişiyi Yeniden Tanıma önemli bir iştir. Örnek olarak kayıp veya şüpheli bir kişinin görüntüleri bulunuyorsa, Kişiyi Yeniden Tanıma sistemi, kişiyi video görüntülerinden bulunmasını sağlayabilir. Bu alanda kişinin yeniden tanımlanmasına ilişkin birçok araştırma olmasına rağmen, bu hala zor bir problem olmaya devam etmektedir ve birçok araştırma bu alanda devam etmektedir. Bu sorunu çözmek amacıyla, makalemizde derin öğrenme tabanlı insan vücudu bölümü bölümleme ve Gaussian filtreleme tabanlı pürüzsüz maske üretimi kullanarak Kişiyi Yeniden Tanıma Sistemi sunuyoruz. İnsan vücudu parçalarını bölümlere ayırmak ve yerel ikili maskeler oluşturmak için anlamsal bir bölme tekniği kullanıyoruz. Bu maskeler deterministik ikili görüntülerdir. Bu ikili maskelerin katı sınırları vardır ve bu deterministik maskelerle bazı özelliklerin kaybedilmesine sebep verip, performansı düşürmektedir. Bu nedenle, maskeleri pürüzsüz hale getirebilmek için Gaussian filtresi uyguluyoruz, böylece sınırlara yakın özellikler de performansa biraz katkı sağlıyor. Bizim geliştirdiğimiz metodumuzda, bu pürüzsüz maskeler, derin öğrenme ağının başında veya ortasında maske uygulayan diğer yöntemlerin aksine, ağın sonunda oluşturulan son özellik haritalarına uygulanmaktadır. Bu nedenle, işimiz yeni ve diğer çalışmalardan farklıdır çünkü ağın sonunda anlamsal bölümleme ve maskeleme kullanmanın yanı sıra bölümleme aşamasında hataları gidermek için maskemiz Gaussian filtresi ile pürüzsüz hale getirilmiştir. Global özellikleri çıkarmak için iyi bilinen önceden eğitilmiş bir ağ olan ResNet-50'yi ve insan vücudunun bölümlenmesi için Alanlar Arası Tamamlayıcı Öğrenme adlı bir yöntemi kullanıyoruz. Resnet-50 ağının sonunda çıkarılan global özelliklere Gaussian filtreli pürüzsüz yerel maskelerin uygulanması, kişiyi yeniden tanıma sisteminin performansını artıryor. Değerlendirme, yaygın olarak kabul edilen Market-1501 veri kümesi üzerinde gerçekleştirilmiştir ve sonuçlar umut vericidir.
Keywords : Kişiyi Yeniden Tanıma, özellik çıkarma, sınıflandırma, Derin Öğrenme, Evrişimli Sinir Ağları