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Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Person Re-Identi cation in and Across Videos
Organization Unit
Authors
  • Michèle Fundneider
Supervisors
  • Luca Rossetto
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2021
Abstract Text The goal of person re-identification (re-id) is to recognize all instances of a particular person from an image in a gallery of images or videos. So far, research was mostly focused on the re-id of pedestrians in surveillance cameras. Person re-id is not only useful in surveillance scenarios, but also for video analysis and multimedia retrieval applications, wherein all types of videos are relevant. In order to recognize people in videos, a person detection step must be carried out before the re-id step. However, these two tasks pursue opposing goals, which is why one-step methods that combine these tasks are particularly suitable for person search. We analyze two such one-step methods of person search, Online Instance Matching (OIM) and Norm-Aware Embedding (NAE), and test how well they perform on a movie-based dataset. Multi-Object Tracking (MOT) is another task suitable for identifying and tracking several people within a video. Here, FairMOT and JDE are very effective and fast, we test both methods to find out which one gives us better re-identification results.
Zusammenfassung Das Ziel von Personenreidentifikation (person re-identification) ist es, alle Instanzen einer bestimmten Person anhand eines Bildes in einer Gallerie von Bildern oder in Videos wiederzuerkennen. Die Forschung konzentriert sich dabei bisher grösstenteils auf die Erkenneung von Fussgängern in Überwachungskameras, Personenreidentifikation ist aber nicht nur in Überwachungsszenarien nützlich, sondern auch für Videoanalysen und Multimedia Retrieval Applikationen, wobei jegliche Art von Videos relevant sind. Um Personen in Videos zu erkennen, muss vor dem Reidentifaktionsschritt ein Personenerkennungsschritt (person detection) ausgeführt werden. Diese beiden Aufgaben verfolgen aber gegensätzliche Ziele, deshalb sind besonders 1-Schritt Methoden, welche diese Aufgaben vereinen, für die Personensuche (person search) geeignet. Wir analysieren hierzu zwei solche 1-Schritt Methoden der Personensuche, Online Instance Matching (OIM) und Norm-Aware Embedding (NAE) und testen wie gut diese auf einem filmbasierten Datenset performen. Um mehrere Personen innerhalb eines Videos zu identifizieren und zu tracken sind Multi-Object Tracking (MOT) Methoden geeignet. Hierbei sind FairMOT und JDE sehr effektiv und schnell, wir testen beide Methoden, um herauszufinden welche uns bessere Reidentifikationsresultate liefert.
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