近期，業(yè)內(nèi)幾大主流AI企業(yè)相繼曝出在三大權(quán)威主流ReID公開數(shù)據(jù)集CUHK03、DUKE-MTMC和Market1501刷新新記錄的好消息。
以Market1501公開數(shù)據(jù)集的首位命中率測試結(jié)果為例，相較于前兩年平均值在96.5%+的評(píng)測記錄，2020年各企業(yè)ReID算法關(guān)鍵指標(biāo)首位命中率(RANK1 Accuracy)和平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)最新記錄均有了較為明顯的提升，平均值分別逼近98.6%+、97%+。
數(shù)據(jù)提升的背后，預(yù)示著業(yè)界關(guān)于行人重識(shí)別ReID算法的研究迎來了持續(xù)的新突破，諸多實(shí)際應(yīng)用場景有望憑借算法的突破升級(jí)迎來進(jìn)一步的落地應(yīng)用。
行人重識(shí)別(Person ReID)是指對(duì)不同攝像機(jī)捕捉到的行人圖像建立身份對(duì)應(yīng)關(guān)系(即關(guān)聯(lián)行人ID)，對(duì)行人實(shí)現(xiàn)在整個(gè)場景下的行動(dòng)路線的全面刻畫。簡單來說，在看不到人臉的復(fù)雜多場景下也能通過體態(tài)、著裝、配飾等細(xì)節(jié)特征等對(duì)人進(jìn)行跟蹤識(shí)別。
相較于人臉識(shí)別技術(shù)，ReID對(duì)人體圖像的遮擋、朝向和清晰度具有較高的魯棒性，很大程度上降低了對(duì)攝像頭的清晰度、架設(shè)位置、角度等局限性要求，在實(shí)戰(zhàn)過程可以發(fā)揮更好的技術(shù)突圍作用。ReID技術(shù)也正被看做是繼人臉識(shí)別之后計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的又一熱門課題。
ReID技術(shù)推進(jìn)的現(xiàn)實(shí)意義
ReID技術(shù)的不斷突破，對(duì)推進(jìn)該項(xiàng)技術(shù)在諸多場景的實(shí)際應(yīng)用有著極大的現(xiàn)實(shí)意義。筆者對(duì)此也特別咨詢了在ReID技術(shù)研究方面取得重大的突破的云從科技，云從科技舉例表示，以公安視頻偵查的應(yīng)用為例，安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)點(diǎn)位眾多，但有的因?yàn)榘惭b角度、分辨率等因素的影響，攝像頭拍不到人臉只能拍到大概的體態(tài)影像，可以基于ReID技術(shù)通過體態(tài)、衣著等特征找尋嫌疑人。
與此同時(shí)，ReID可實(shí)現(xiàn)跨鏡頭、跨時(shí)間、跨空間的目標(biāo)人物追蹤，結(jié)合人像大數(shù)據(jù)技術(shù)，可快速勾畫出嫌疑人的行蹤軌跡，有效助力公安部門通過視頻監(jiān)控系統(tǒng)來展開案件偵查。
另外，近年來伴隨著商業(yè)領(lǐng)域精細(xì)化營銷的展開，ReID技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域還可以用于顧客行為軌跡追蹤分析，協(xié)助商家分析客戶行為，理解商業(yè)意圖。
值得一提的是，在今年度爆發(fā)的新冠疫情當(dāng)中，ReID技術(shù)的投入使用也為疫情防控帶來了創(chuàng)新的技術(shù)手段，對(duì)超溫、疑似/確診病例的追蹤起到了很好的技術(shù)輔助作用,及時(shí)阻斷疫情傳播,降低風(fēng)險(xiǎn)。
行人重識(shí)別ReID技術(shù)難點(diǎn)
也正是因?yàn)镽eID技術(shù)有著極高的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用價(jià)值，目前業(yè)內(nèi)主流的AI企業(yè)基本都有展開關(guān)于ReID技術(shù)的研究，圍繞著ReID算法、算力、數(shù)據(jù)及應(yīng)用等各方面展開積極探索。不過，技術(shù)研究仍然存在很高的復(fù)雜性，據(jù)云從科技提到，目前行人重識(shí)別ReID技術(shù)研發(fā)難點(diǎn)主要在這些方面：
(1)現(xiàn)實(shí)中行人照片會(huì)存在各種困難，例如遮擋，黑白到彩色，換裝等，比較會(huì)影響算法效果；
(2)ReID因?yàn)橐罂鐢z像頭，隱私等原因，數(shù)據(jù)采集難度大，對(duì)算法提出了在少數(shù)據(jù)上訓(xùn)練出高魯棒性的模型的極高的要求；
(3)商業(yè)落地需要圍繞ReID打造一些列相關(guān)技術(shù)矩陣，涉及到工程、算法、硬件、產(chǎn)品形態(tài)等多方面，對(duì)于小公司來說難度較高。
此前，騰訊優(yōu)圖也表示，跨場景識(shí)別的難點(diǎn)在于，不同場景由于環(huán)境光照、攝像頭角度、背景等因素，例如室內(nèi)大型商場、小型門店的側(cè)面和高俯角相機(jī)、室外道路、社區(qū)的強(qiáng)光和夜晚環(huán)境等，都會(huì)對(duì)人體圖像的視覺特征造成影響。
小結(jié)
如何讓ReID技術(shù)適應(yīng)復(fù)雜多變的場景，實(shí)現(xiàn)跨場景行人圖像的檢索，是一項(xiàng)重大的技術(shù)挑戰(zhàn)，也是實(shí)現(xiàn)室內(nèi)外行人動(dòng)線聯(lián)動(dòng)、全城聯(lián)動(dòng)的關(guān)鍵性技術(shù)。突破此技術(shù)難點(diǎn)對(duì)拓展ReID的落地場景和業(yè)態(tài)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模行人識(shí)別有巨大的作用。
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