Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Masking and Demasking Agents01:19

Masking and Demasking Agents

3.4K
EDTA titrations may necessitate masking and demasking agents to temporarily protect a particular metal ion in a mixture from the EDTA reaction. These agents facilitate the sequential analysis of the metal ions by forming stable complexes with some—but not all—metal ions during certain steps.
There are many masking agents, such as cyanide, fluoride, triethanolamine, thiourea, and 2,3-bis(sulfanyl)propan-1-ol (formerly 2,3-dimercapto-1-propanol), with the masking agent chosen based on...
3.4K
Deindividuation00:57

Deindividuation

30.3K
Deindividuation is a form of social influence on an individual’s behavior such that the individual engages in unusual or non-normal behavior while in a group setting. Why? Because in these group settings, the individual no longer sees themselves as an individual anymore, disinhibiting their behavior and personal restraint.
30.3K
Difference from Background: Limit of Detection01:05

Difference from Background: Limit of Detection

8.0K
The limit of detection (LOD) is the smallest amount of analyte that can be distinguished from the background noise. The LOD value corresponds to the concentration at which the analyte signal is three times larger than the standard deviation of the blank signal. Below this value, the analyte signal cannot be differentiated from the background noise. It is calculated by dividing the calibration slope by 3 times the standard deviation of the blank signals.
The LOD indicates the presence or absence...
8.0K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Multi-Level Collaborative Distillation Meets Global Workspace Model: A Unified Framework for OCIL.

IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society·2026
Same author

Elevated suspended particulate matter reorganises carbon fraction in mangrove ecosystems.

Marine environmental research·2026
Same author

Learning Prompt Adapters for Forgetting-Free Continual Image Super-Resolution.

IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society·2026
Same author

Overcoming Dual Incremental Challenges in Continual Person Search via Adapter and Prototype.

IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society·2026
Same author

ActPrompt: In-Domain Feature Adaptation via Action Cues for Video Temporal Grounding.

IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society·2026
Same author

Prompt Disentanglement via Language Guidance and Representation Alignment for Domain Generalization.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026

関連する実験動画

Updated: Jan 18, 2026

Holistic Facial Composite Creation and Subsequent Video Line-up Eyewitness Identification Paradigm
09:49

Holistic Facial Composite Creation and Subsequent Video Line-up Eyewitness Identification Paradigm

Published on: December 24, 2015

14.6K

衣服変更による人物再識別のための干渉要因の分離

De Cheng, Yubo Li, Chaowei Fang

    IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
    |January 16, 2026
    PubMed
    まとめ

    本研究は、同一性特徴を衣服などの干渉要因から分離する、衣服変更による人物再識別（CC-ReID）のための新しいフレームワークを導入する。この手法は、同一性情報を分離することにより、監視システムにおける人物認識の精度を向上させる。

    科学分野:

    • コンピュータビジョン
    • 人工知能
    • 機械学習

    背景:

    • 衣服変更による人物再識別（CC-ReID）は、監視とセキュリティにとって不可欠である。
    • 現在のCC-ReID手法は、衣服、視点、アクションなどの干渉要因に対処するのに苦労しており、同一性特徴抽出に影響を与えている。
    • 堅牢な同一性特徴抽出には、これらの干渉要因に対処する必要がある。

    研究 の 目的:

    • CC-ReIDのための新しいフレームワークを提案し、干渉要因を同一性特徴から体系的に分離する。
    • 変動にもかかわらず、同一性表現の堅牢性と識別力を確保する。
    • 人物再識別システムの精度と信頼性を向上させる。

    主な方法:

    • 生データストリームと衣服分離ストリームを備えたデュアルストリーム同一性特徴学習フレームワーク。
    • 衣服の変動に対処するための適応的な衣服非依存型対照目的。
    • その他の干渉要因を抑制するためのテキスト駆動型条件付き敵対的干渉分離ネットワーク（T-CGAIDN）。

    主要な成果:

    • 提案されたフレームワークは、公開ベンチマークにおいて最先端のアプローチを大幅に上回る性能を示した。
    • この手法は、同一性特徴を様々な干渉要因から効果的に分離する。
    キーワード:
    人物再識別衣服変更干渉要因特徴抽出監視システム

    さらに関連する動画

    Creating Virtual-hand and Virtual-face Illusions to Investigate Self-representation
    06:53

    Creating Virtual-hand and Virtual-face Illusions to Investigate Self-representation

    Published on: March 1, 2017

    13.8K
    Perceptual and Category Processing of the Uncanny Valley Hypothesis' Dimension of Human Likeness: Some Methodological Issues
    07:34

    Perceptual and Category Processing of the Uncanny Valley Hypothesis' Dimension of Human Likeness: Some Methodological Issues

    Published on: June 3, 2013

    17.9K

    関連する実験動画

    Last Updated: Jan 18, 2026

    Holistic Facial Composite Creation and Subsequent Video Line-up Eyewitness Identification Paradigm
    09:49

    Holistic Facial Composite Creation and Subsequent Video Line-up Eyewitness Identification Paradigm

    Published on: December 24, 2015

    14.6K
    Creating Virtual-hand and Virtual-face Illusions to Investigate Self-representation
    06:53

    Creating Virtual-hand and Virtual-face Illusions to Investigate Self-representation

    Published on: March 1, 2017

    13.8K
    Perceptual and Category Processing of the Uncanny Valley Hypothesis' Dimension of Human Likeness: Some Methodological Issues
    07:34

    Perceptual and Category Processing of the Uncanny Valley Hypothesis' Dimension of Human Likeness: Some Methodological Issues

    Published on: June 3, 2013

    17.9K
  • 同一性表現における堅牢性と識別力の向上が実証された。

    • 結論:

    • 新しいフレームワークは、干渉要因を分離することにより、CC-ReIDの課題に効果的に対処する。
    • このアプローチは、人物再識別システムのパフォーマンスを向上させる。
    • 提案された手法は、CC-ReIDの分野における重要な進歩を提供する。