コンテンツと主要セマンティクスの協調による着替え人物再識別

衣類変更人物再識別は、非重複カメラ間で衣類が異なる同一人物を認識することを目指しています。先進的な手法では、身元に関連する補助モダリティ（例えば、スケッチ、シルエット、キーポイント）や衣類ラベルを使用して、衣服の影響を軽減しようとします。しかし、実用的でないかつ柔軟性に欠ける補助モダリティやアノテーションに依存することは、それらの手法の実世界での適用性を制限しています。本論文では、歩行者画像内に豊富に存在するセマンティクスを活用し、いかなる補助情報も必要とせずに衣類変更人物再識別を推進します。具体的には、まず統合されたセマンティクス抽出および精製（SMR）モジュールを提案し、堅牢な身元関連コンテンツと目立つセマンティクスを抽出することで、衣服の外観からの干渉を効果的に軽減します。さらに、コンテンツおよび目立つセマンティクス協調（CSSC）フレームワークを提案し、さまざまなセマンティクスの協調と活用を促進し、並列的なセマンティック相互作用と精製を支援します。我々が提案した手法は3つの衣類変更ベンチマークにおいて最先端の性能を達成しており、その優位性が示されています。コードは https://github.com/QizaoWang/CSSC-CCReID で利用可能です。