可視光–赤外線人物再識別のための同質的・異質性整合性プログレッシブ再ランキング

要約：可視光・赤外線を用いた人物再識別は、モダリティ間の顕著な差異のため、従来の人物再識別よりも大きな課題に直面します。特に、これらのモダリティ間の差異は、効果的なマッチングをさらに難しくします。主に、既存の再ランキングアルゴリズムは、クロスモーダルな人物再識別におけるモダリティ内のばらつきとモダリティ間の差異を同時に対処できないためです。これを解決するため、2つのモジュールから成る新規の Progressive Modal Relationship Re-ranking 手法を提案します。これらは異種モダリティ間の一貫性再ランキング（heterogeneous consistency re-ranking）と同種モダリティ内の一貫性再ランキング（homogeneous consistency re-ranking）という2つのモジュールから成り、HHCRと総称します。最初のモジュール、異種モダリティ一貫性再ランキングは、テストセットにおけるクエリとギャラリーモダリティ間の関係を探索します。2番目のモジュール、同種モダリティ一貫性再ランキングは、テストセットにおける各モダリティ内のクエリとギャラリの内在的な関係を調査します。これに基づき、クロスモーダル人物再識別のベースラインとして、Consistency Re-ranking Inference Network（CRI）と呼ばれる手法を提案します。我々は、提案した再ランキング手法が一般化されていることを示す包括的な実験を実施し、再ランキング自体とベースラインの両方が最先端の性能を達成したことを示しました。