CHIRLAは、2025年にアリカンテ大学のコンピューティング研究所によって公開された、人物再識別（Re-ID）と追跡研究のためのマルチカメラビデオデータセットです。関連する論文の結果は次のとおりです。CHIRLA: 大規模解析のための包括的な高解像度同定と再同定「長期的かつ複雑なシナリオにおけるRe-IDおよび追跡アルゴリズムのパフォーマンスを評価することを目的としています。 このデータセットには、596,345本のビデオフレームと、IDアノテーション付きの963,554個のバウンディングボックスが含まれています。このデータは7ヶ月間にわたり7台のカメラを用いて収集され、22のIDと70本のビデオシーケンスをカバーしています。画像の解像度は1080×720、フレームレートは30fpsです。映像は相互接続された屋内環境で撮影されており、複数の時間帯と環境の変化をカバーしています。すべてのビデオフレームには半自動でアノテーションが付与され、大規模、多視点、多時間範囲、複数人物の追跡および再識別データセットが構築されています。

引用

@article{dominguez2025chirla,
title   = {CHIRLA: Comprehensive High-resolution Identification and Re-identification for Large-scale Analysis},
author  = {Domínguez-Dager, Bessie and Escalona, Felix and Gomez-Donoso, Francisco and Cazorla, Miguel},
journal = {arXiv preprint arXiv:2502.06681},
year    = {2025}
}