AG-ReID.v2: 사람 재식별을 위한 항공 및 지상 시점 간의 다리를 놓기

공중-지상 인물 재식별(Aerial-ground person re-identification, Re-ID)은 고고도 공중 카메라와 지상 카메라 간의 시점, 자세, 해상도의 상이함으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 독특한 도전 과제를 제기한다. 기존 연구는 주로 지상-지상 매칭에 집중되어 있으며, 종합적인 데이터셋 부족으로 인해 공중-공중 매칭은 상대적으로 탐색이 부족한 영역이다. 이를 해결하기 위해, 우리는 혼합된 공중 및 지상 환경에서의 인물 Re-ID를 위한 특화된 데이터셋인 AG-ReID.v2를 제안한다. 이 데이터셋은 1,615명의 고유 개인에 대한 총 100,502장의 이미지로 구성되며, 각 이미지에는 매칭 ID와 15개의 소프트 속성 레이블이 주어져 있다. 데이터는 드론(UAV), 고정형 CCTV, 스마트 안경에 통합된 카메라를 활용해 다양한 시점에서 수집되었으며, 동일 개인 내 다양한 변형을 풍부하게 제공한다. 또한, 본 데이터셋에 특화된 설명 가능한 주의력 네트워크를 개발하였다. 이 네트워크는 쌍별 이미지 거리 처리를 효율적으로 수행하는 3개의 스트림 아키텍처를 갖추고 있으며, 핵심적인 상하 방향 특징을 강조하고, 고도 차이로 인한 외형 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 설계되었다. 비교 평가 결과, 기존 베이스라인 대비 본 연구의 접근 방식이 우수함을 입증하였다. 우리는 데이터셋과 알고리즘 소스 코드를 공개할 계획이며, 이 분야의 컴퓨터 비전 연구 발전을 촉진하고자 한다. 접근을 원하는 경우 다음 링크를 참조하시기 바란다: https://github.com/huynguyen792/AG-ReID.v2.