欠損モダリティに対処する堅牢な人物認識フレームワーク

このArXivからの研究は、様々なセンシングモダリティからの不完全なデータを処理するように設計された人物認識のためのフレームワークを提示しています。適応性への焦点は、特に現実世界のシナリオにおいて、既存の静的メソッドと比較してパフォーマンスが向上する可能性を示唆しています。

• •マルチモーダル人物認識における欠損データの課題に対応。
• •フレームワークは、堅牢性のために適応メカニズムを採用している可能性が高い。
• •研究は、ArXivのプレプリントサーバーに由来。