
초록
사람 재식별(Person re-ID)은 여러 개의 겹치지 않는 카메라 간에 동일한 사람을 매칭하는 기술이다. 감시 분야에서 공중 플랫폼의 도입이 증가하고 있음에도 불구하고, 기존의 사람 재식별 기준 데이터셋은 주로 지상 카메라 간의 매칭에 초점을 두고 있으며, 공중-공중 매칭에 대한 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 새로운 설정—공중 카메라와 지상 카메라 간의 사람 재식별 매칭—을 고려하여, 새로운 기준 데이터셋 AG-ReID를 제안한다. 본 데이터셋은 388명의 개인에 대해 총 21,983장의 이미지와 각 개인당 15개의 소프트 속성(soft attributes)을 포함하고 있다. 데이터는 대학 캠퍼스에서 고도 15~45미터 사이를 비행하는 무인 항공기(UAV)와 지상에 설치된 CCTV 카메라를 활용해 수집되었다. 이 데이터셋은 공중 카메라와 지상 카메라 간의 사람 외형 차이가 크기 때문에, 사람 재식별에 있어 새로운 상향 시점(elevated viewpoint) 도전 과제를 제시한다. 이를 해결하기 위해, 소프트 속성을 활용하여 모델 학습을 안내하는 해석 가능한 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안한 방법이 공중-지상 사람 재식별 작업에서 효과적임을 입증한다. 본 데이터셋은 공개될 예정이며, 기준 코드는 https://github.com/huynguyen792/AG-ReID에서 오픈소스로 제공되어 해당 분야의 연구를 촉진할 것이다.