감시 비디오에서 키, 색상 및 성별을 이용한 사람 검색

사람은 키, 체형, 옷 색상, 옷 유형 및 성별과 같은 속성으로 일반적으로 설명됩니다. 이러한 속성을 소프트 바이오메트릭스(soft biometrics)라고 합니다. 이들은 감시 비디오에서 인간의 설명과 사람 검색 사이의 의미적 간극을 메우는 역할을 합니다. 본 논문에서는 키, 옷 색상, 성별을 사용하여 사람 검색을 위한 딥 러닝 기반 선형 필터링 접근법을 제안합니다. 제안된 접근법은 Mask R-CNN을 활용하여 픽셀 단위로 사람 분할(segmentation)을 수행합니다. 이 방법은 배경 잡음을 제거하고 사람 주변에 정확한 경계를 제공합니다. 색상 및 성별 모델은 AlexNet을 사용하여 미세 조정(fine-tuning)되었으며, 알고리즘은 SoftBioSearch 데이터셋에서 테스트되었습니다. 이 알고리즘은 어려운 조건에서도 의미적 쿼리를 사용하여 사람 검색에 좋은 정확도를 달성하였습니다.