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Données de ré-identification en contexte de vidéosurveillance – 1 022 personnes
Ré-identification (Re-ID)
Scènes en extérieur
Groupes d’âge multiples
Scènes multiples
Différentes hauteurs de caméra
Vêtements saisonniers variés
Postures de mouvement variées
Cet ensemble de données de ré-identification de personnes (Re-ID) a été collecté en extérieur, auprès de 1 022 sujets (hommes et femmes), majoritairement jeunes adultes, mais incluant aussi adolescents et individus d’âge moyen. Il offre une large diversité en termes de tranches d’âge, de décors, d’angles de capture, de postures corporelles et de tenues saisonnières. Chaque sujet est annoté par un cadre de délimitation et 15 attributs corporels détaillés. Ces données sont parfaitement adaptées aux tâches de Re-ID en contexte réel.
Il s'agit d'un ensemble de données payant destiné à un usage commercial, à la recherche et plus encore. Ces Jeux de données prêts à l'emploi et sous licence contribuent au lancement de projets d'IA.
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Spécifications
Volume des données
1 022 participants, chacun avec 58 images
Répartition des intervenants
Répartition par sexe : 306 hommes, 716 femmes ; par origine ethnique : asiatique ; par tranche d’âge : 35 enfants, 69 étudiants, 407 jeunes adultes, 263 adultes d’âge moyen, 248 personnes âgées
Environnement de collecte
Scènes en extérieur
Variété de captures
Données couvrant plusieurs tranches d’âge, divers contextes, angles de prise de vue, orientations corporelles, postures et vêtements adaptés aux saisons
Appareils de collecte
Caméras, résolution d’image de 1 920 × 1 080 pixels
Angle de prise de son
Vue frontale et vue en plongée
Période de collecte
En journée
Format des données
Format des images : .jpg ; format des annotations : .json
Contenu d'annotation
Boîtes englobantes du corps humain avec 15 attributs ; annotations incluant le sexe, l’origine ethnique, le numéro de caméra et la hauteur de prise de vue
Précision
Un cadre est considéré comme valide si son décalage sur chacun des côtés ne dépasse pas 3 pixels. Le taux de validité des boîtes de détection est supérieur ou égal à 97 %, tout comme la précision de l’annotation des attributs corporels et des métadonnées associées
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