2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

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インタラクティブ発表

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[3Pin1] インタラクティブ(1)

2018年6月7日(木) 09:00 〜 10:40 P会場 (4F エメラルドロビー)

09:00 〜 10:40

[3Pin1-33] 領域ベースCNNとTriplet Lossを用いた移動ロボット向けオンライン転移学習型人物再同定

〇村田 祐樹1、渥美 雅保1 (1. 創価大学大学院)

キーワード:人物再同定、移動ロボット、転移学習、領域ベースCNN、トリプレットロス

特定の集団に定期的にサービスを提供する移動ロボットのための人物再同定手法を提案する.本手法は,領域ベースCNN が検出する人物領域から Triplet Lossに基づき人物特徴表現を学習する特徴抽出器と人物特徴の転移学習を行う人物再同定器とから構成される.人物再同定器には服装等部分的に外見が異なる人物を定期的に再学習するための転移学習が組み込まれる.公開されている大規模データセットを用いた実験,及び移動ロボットにより同一集団に対して定期的に収集した自作データセットを用いた実験により,提案手法の性能を評価する.