要約
個人再識別（Person Re-Identification, 以下、re-ID）を検索プロセスとして捉える場合、再順位付けはその精度を向上させるために重要なステップです。しかしながら、re-IDの研究コミュニティにおいては、特に完全自動かつ教師なしのソリューションに対する再順位付けに向けた取り組みが限られています。本論文では、k-相互近傍符号化法（k-reciprocal encoding method）を提案し、re-IDの結果の再順位付けに適用します。我々の仮説は、ギャラリー画像がプローブ画像のk-相互近傍近傍点と類似している場合、それが真の一致である可能性が高いというものです。具体的には、ある画像に対して、そのk-相互近傍近傍点を単一のベクトルに符号化することによりk-相互特徴量を計算し、ジャカード距離に基づいて再順位付けを行います。最終的な距離は、元の距離とジャカード距離の組み合わせとして算出されます。当社の再順位付け手法は人間の介入やラベル付きデータを必要としないため、大規模なデータセットにも適用可能です。Market-1501, CUHK03, MARS, PRWの大規模データセットでの実験結果から、当手法の有効性が確認されました。