معيار ثقافي للتعريف بإعادة تحديد الشخص في الملابس المتواضعة

إعادة التعرف على الشخص (ReID) هي مهمة أساسية في رؤية الحاسوب لها تطبيقات حاسمة في المراقبة والأمن. رغم التقدم الذي تحقق في السنوات الأخيرة، فإن معظم النماذج الموجودة لـ ReID غالبًا ما تعاني من صعوبة في التعميم عبر السياقات الثقافية المتنوعة، خاصة في المناطق الإسلامية مثل إيران، حيث يسود أسلوب الملابس المحافظ. تتميز معظم قواعد البيانات الموجودة بكونها تتضمن بشكل أساسي أزياء غربية وشرق آسيوية، مما يحد من قابلية تطبيقها في هذه البيئات. للتعامل مع هذا الفجوة، نقدم قاعدة بيانات إعادة التعرف على الشخص من جامعة العلوم والتكنولوجيا الإيرانية (IUST_PersonReId)، وهي مصممة لتعكس التحديات الفريدة لإعادة التعرف على الشخص في بيئات ثقافية جديدة، مع التركيز على الملابس المحافظة والسيناريوهات المتنوعة من إيران، بما في ذلك الأسواق والحرم الجامعية والمساجد.أظهرت التجارب التي أجريت على IUST_PersonReId باستخدام نماذج متقدمة مثل التعلم الذاتي القابل للتحكم الدلالي (SOLIDER) والتعلم السابق المقارن للصورة واللغة لإعادة التعرف (CLIP-ReID) انخفاضًا كبيرًا في الأداء مقارنة بالمعياريات مثل Market1501 و Multi-Scene Multi-Time (MSMT17). تحديدًا، انخفض متوسط الدقة المتراكم (mAP) لنموذج SOLIDER بنسبة 50.75% و23.01% مقارنة بـ Market1501 و MSMT17 على التوالي، بينما انخفض mAP لنموذج CLIP-ReID بنسبة 38.09% و21.74% mAP، مما يؤكد التحديات التي تطرحها الإعاقة والميزات المحدودة المميزة. أظهرت التقييمات المستندة إلى المتتابعات تحسينات من خلال الاستفادة من السياق الزمني، مما يؤكد إمكانية قاعدة البيانات في تطوير أنظمة ReID حساسة ثقافياً وقوية. تعد IUST_PersonReId موردًا حاسمًا لمعالجة العدالة والتحيز في أبحاث إعادة التعرف على الشخص عالميًا.