Sentetik insan modelleri ile video tabanlı kişi yeniden tespiti başarımını arttırmak

Son yıllarda özellikle güvenlik ve gözetleme gibi alanlardan gelen taleplerin artmasıyla birlikte kişi yeniden tespiti konusunda yapılan araştırmalar oldukça önem kazandı. Bu alanda yapılan araştırmaların önde gelenleri derin öğrenme tekniğini kullanıyor. Derin öğrenme teknikleri büyük veri setlerine ve bu veri setlerinin hassas bir şekilde çıkarılmış referans verilerine ihtiyaç duyar. Fakat kişi yeniden tespiti için kullanılacak bu veri setlerini doğal ortamlardan elde etmek bir takım zorluklar ortaya koyuyor. Bu zorlukları aşmanın bir yolu ise veriyi sentetik olarak üretmek veya olan veriyi sentetik veri ile çoğaltmak. Bu çalışmada, video tabanlı kişi yeniden tespitinde kullanılmak üzere gerçek sahne arka planları ve sentetik olarak üretilmiş insansı modelleri kullanarak ürettiğimiz veri setimizi sunuyoruz. Yarattığımız sistem ile DukeMTMC [12] veri setindeki sahneleri sanal ortamda yeniden oluşturup bu veri setini taklit eden bir sentetik veri seti oluşturuldu. Kurduğumuz sistem ile gerçek veri setinin 3 katı büyüklüğünde bir sentetik veri seti oluşturmayı başardık. Bu veri seti ile Dönüşümlü Sinir Ağı tabanlı bir kişi yeniden tespiti yönteminin (Wu et al. [2]) başarı oranında önemli oranda artış elde ettik. Oluşturduğumuz sentetik veri seti üretme sisteminin genel yapısı sayesinde farklı formatlarda ve ortamlarda hazırlanmış veri setlerinin simüle edilmesi de oldukça kolay.