OpenVINO の Person-reidentification（人再認識）モデルを使って人を追跡する (改) - Qiita
はじめに 以前、OpenVINO の Person-reidentification（人再認識）モデルを使って人を追跡するを作りましたが、単純にコサイン類似度とユークリッド距離でもって同一性を判定するだけでは、十分ではありませんでした。 GitHub では、コメントをくださる方がいて 「なぜ DeepSORT を使わないの？」 「Oxford Town Centre VideoでランダムにIDが割り当てられてしまう」 という問題を教えてくれました。 この記事は、DeepSORT のアルゴリズムを参考に、実装できたこと、できなかったこと、試行錯誤したことの 備忘録 です。「人物追跡をやってみよう」 という方の 役に立てば幸いです。 （注意）：実装は DeepSORT とは異なります。 DeepSORT のアルゴリズムについては以下がとても参考になります。 「2017年に発表された DeepS
OpenVINO の Person-reidentification（人再認識）モデルを使って人を追跡する - Qiita
はじめに 新バージョンの記事を書きました(2022/9/17)。こちらをご参照いただければと思います。 (以前の記事） OpenVINO の Person-reidentification（人再認識）モデルを使用して、人を追跡するプログラムを作りました。進む方向によって人の出入りをカウントすることもできます。なかなか苦労したので、実装した内容をまとめておきます。 画像はYouTubeのリンクになっています [] (https://youtu.be/Pj6HYWWyucU) テストに使用した動画は Videezy からダウンロードしました。4K 動画なので こちらのサイトで 1920 x 1080 に縮小しました。 コードは GitHub に上げました。 Intel の Pedestrian Tracker Demo そもそもの元ネタである、Intel の Pedestrian Tracke
OpenVINO で Face re-identification (顔再識別) - Qiita
はじめに 以前、Intelが提供する顔検出・顔分析モデルの紹介をしました。今回は同じくIntel が提供している face re-identification (以下、顔再識別)モデル を紹介します。 このモデルは入力した顔画像の特徴を抽出します。特徴はベクトルで表現されるので、比較したい顔とのコサイン類似度を求めることで「似てる度」が数値化できます。 下はスティーブ・ガット様を別画像から検索した例です。ターゲットとするのは左の顔画像（「gadd」ラベル）で5人が写っている画像から識別しました。 ターゲット画像が正面の顔でないにもかかわらず(少し横向き)、他の人より高い類似度で識別できています。またその差を見ても僅差ではないのでしっかり区別できていると思います。 環境 Windows 10 Python 3.6 OpenVINO Toolkit 2018 R5 モデルの概要 Interlが
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