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你知道人體識別嗎?ReID技術(shù)了解一下!

就有著跨鏡追蹤(ReID技術(shù))的應(yīng)用,它不僅能夠識別人臉,還能夠根據(jù)人體的行為方式,體態(tài)和發(fā)型等進(jìn)行搜索追蹤。
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    在很多的警匪電影中,你可能會時??吹疆?dāng)公安需要追查一個失蹤人員,或者是定位一個犯人的時候,就會使用公安系統(tǒng)布局在城市里每一處的攝像頭,進(jìn)行識別追蹤。然后通過公安系統(tǒng)龐大的人像數(shù)據(jù)庫分析后,就能夠得到需要尋找人的位置。

  是不是每次看到這類鏡頭都會感到很神奇呢?其實(shí)這么神奇的技術(shù)里面,就有著跨鏡追蹤(ReID技術(shù))的應(yīng)用,它不僅能夠識別人臉,還能夠根據(jù)人體的行為方式,體態(tài)和發(fā)型等進(jìn)行搜索追蹤。

  ReID技術(shù)也叫跨鏡追蹤,其全寫是Re-identification,從其字面意思可以理解出,就是對于監(jiān)控鏡頭下的物體進(jìn)行重新識別和辨認(rèn)。

  如對人物的識別,能夠辨認(rèn)出人的服裝穿著、體態(tài)和人體其他代表性特征。它可以通過跨攝像頭鏡頭,來對行人進(jìn)行識別、追蹤和檢索。用來作為對人臉識別技術(shù)的重要補(bǔ)充,對于無法捕捉到清晰人臉的行人,可以采用跨鏡頭持續(xù)進(jìn)行跟蹤。

  由于跨鏡追蹤(ReID技術(shù))發(fā)揮空間大,有著很大的實(shí)用價值。目前跨鏡追蹤(ReID技術(shù))已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于商業(yè)、安防、交通、金融等領(lǐng)域。

  作為老牌的安防公司如???、大華,以及AI四小龍的商湯、曠視、依圖、云從,還有傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭BAT、華為等,對于ReID技術(shù)都是非常的關(guān)注與重視,有著自己的布局和積累。

  對于ReID技術(shù),不僅僅存在于電影速度與激情7里面的“天眼”,它其實(shí)貫穿于我們的整個生活,以下就有著幾個日常的應(yīng)用場景。

  智慧城市追蹤嫌犯

  在該應(yīng)用場景下,當(dāng)公安機(jī)關(guān)知道了嫌犯的照片,卻需要掌握充足的證據(jù)來證明嫌犯的犯罪事實(shí)。雖然有著監(jiān)控攝像頭的視頻,但是面對著幾百幾十個攝像頭的時候,龐大的數(shù)據(jù)量需要耗費(fèi)很長的時間去尋找。

  此時就可以使用ReID技術(shù),在有關(guān)監(jiān)控攝像頭的視頻庫里面尋找嫌犯出現(xiàn)的視頻段,將其整理串連起來,對于嫌犯的行為軌跡進(jìn)行整合,那么在公安機(jī)關(guān)偵破案件的時候起到了很大的作用。

  智能辨別違規(guī)違法駕駛行為

  當(dāng)公安機(jī)關(guān)利用好這一技術(shù),不僅可以在追蹤嫌犯的時候可以用上。在道路車輛行駛的時候,不用再通過模糊的圖像,人工的仔細(xì)辨認(rèn)駕駛員的駕駛行為,來判定駕駛員是否涉及到違規(guī)違法的行為。

  ReID技術(shù)可以通過交通部門設(shè)置在各個路口的監(jiān)控探頭,對于通過的車輛進(jìn)行連續(xù)跟拍。如剛更新的交通違法處罰規(guī)定,交通管理部門利用監(jiān)控探頭的跟拍,通過ReID技術(shù)來分析,對于駕駛員在駕駛時的行為進(jìn)行識別辨認(rèn),然后利用算法來判定是否屬于違規(guī)違法行為,后續(xù)就可以對相關(guān)的駕駛員進(jìn)行扣分罰款的處罰。

  智能尋人系統(tǒng)

  在游樂園經(jīng)常會出現(xiàn)小朋友與父母走失,面對著游樂園絡(luò)繹不絕的人群,想要在人海中尋找到走失的小朋友,猶如大海撈針般困難。

  但是當(dāng)有著龐大的游客人像數(shù)據(jù)庫的時候,可以利用ReID技術(shù),可以尋找到從小朋友進(jìn)游樂園起的所有行為軌跡圖像,然后將其進(jìn)行串連,就可以找到此時小朋友的位置。這是不是比傳統(tǒng)的尋人方式更簡單呢?

  大型商場的安保

  在大型商場中,如果想要第一時間分析出人的行為,并且對于每一個顧客都有著實(shí)時的行為軌跡分析,那么就需要龐大的顧客人像數(shù)據(jù)庫。

  在該人像數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上,加上ReID技術(shù)的應(yīng)用,對于顧客在商場公開的范圍內(nèi),都是可以進(jìn)行實(shí)時行為分析的。如果有著一些行為異常的顧客,那么ReID技術(shù)將會著重追蹤該人員,并且將其在商場的行為軌跡整合起來進(jìn)行分析。對于一些能夠以行為軌跡進(jìn)行判斷的預(yù)發(fā)情況,ReID技術(shù)會進(jìn)行提示。

  如果在商場中出現(xiàn)了一些偷盜等行為,那么商場的安保人員可以利用ReID技術(shù),快速的對該偷竊人員進(jìn)行追蹤,得到其有效的個人身份信息,對后續(xù)公安機(jī)關(guān)的破案也提供了關(guān)鍵的證據(jù)。

  無人超市的監(jiān)管

  無人超市作為一種新型的零售模式,由阿里巴巴和京東作為引領(lǐng)者,在全國范圍內(nèi)進(jìn)行大面積的布局。

  ReID技術(shù)在無人超市的應(yīng)用,從顧客通過人像識別進(jìn)入零售店開始,全程都在跟蹤每一個顧客,將他們的行為軌跡進(jìn)行串連儲存,對于一些行為異常的顧客,會重點(diǎn)對該顧客進(jìn)行跟蹤。如果有著違反零售店規(guī)則的行為,那么是可以進(jìn)行預(yù)警,提醒后臺監(jiān)控人員的。

  ReID技術(shù)

  ReID技術(shù)的應(yīng)用,是作為未來建設(shè)智慧型城市,安全型城市的重要技術(shù)之一。在當(dāng)下深度學(xué)習(xí)作為人工智能的重點(diǎn),與ReID技術(shù)結(jié)合后,實(shí)用性獲得了廣泛的拓展。如ReID與計算機(jī)視覺:

  ReID與計算機(jī)視覺

  通過上述的應(yīng)用案例,ReID技術(shù)所涉及到的視頻結(jié)構(gòu)化模式不可或缺的。如今的計算機(jī)視覺學(xué)也是以此作為實(shí)用性進(jìn)行開展,在與深度學(xué)習(xí)結(jié)合后,計算機(jī)視覺對于整個視頻的處理,可以分解并且進(jìn)行結(jié)構(gòu)化起來。但是面對著巨大的數(shù)據(jù)處理,還需要新的技術(shù)才能進(jìn)行實(shí)用,而ReID技術(shù)的出現(xiàn),剛好就可以結(jié)合起計算機(jī)視覺與數(shù)據(jù)庫。

  ID技術(shù)在進(jìn)行測試時,需要實(shí)際采用一些數(shù)據(jù)集,而在數(shù)據(jù)集中有著評價的指標(biāo),用來對ReID技術(shù)的準(zhǔn)確性進(jìn)行判定。以下有著ReID使用較多的兩個評測指標(biāo):

  1.Rank1

  ReID終歸是一個排序的問題,Rank是排序命中率的核心指標(biāo)。Rank1是首位命中率,就是指排在第一張圖里面的有沒有命中對象本人。

  2.mAP

  mAP的平均精度均值更能全面的評價ReID技術(shù),這一指標(biāo)是衡量ReID識別的整體均值來進(jìn)行判斷的。

  在這里詳細(xì)介紹下評測指標(biāo)mAP。由于Rank1只需要第一張圖片命中就可以,那么其偶然因素必然會存在。而mAP在衡量整個ReID算法的時候,是以體的識別為對象,那么其評測的結(jié)果更加全面,影響因素也會減小。

  在這兩組圖中,圖片1和圖片2作為檢索圖,每張檢索圖后面的圖片下的序號代表著檢索位置。

  那么mAP在計算的時候,檢索圖后的第一張圖作為序號1,將第一張圖除以1,第二張圖除以排序的實(shí)際位置,即2除以3,后續(xù)圖片依次類推,第五張圖就是5除以20了。接著再把計算的值求平均數(shù),然后再除以圖片的總數(shù),就得到了其mAP的值大概是0.63。

  那么根據(jù)同樣的算法計算出第二張檢索圖的mAP的精度值是0.756。最后再把所有的圖片計算出來的mAP值求平均值,大概是69.45。

  從該公式就可以看出,最后需要的mAP精度是需要計算整個檢索圖在底庫中所有圖片的mAP值,那么只有當(dāng)該對象在底庫中圖片的序號都排著前列,并且沒有任何人打斷其圖片的連續(xù)性,那么就可以得到最高的精度,當(dāng)然這種情況的要求是非常高的。所以mAP是比較能夠綜合體現(xiàn)整個模型的真實(shí)性的指標(biāo)的。

  近日有著AI四小龍之一的云從科技,在剛落幕不久的華為中國生態(tài)伙伴大會上面,就展示了他們在此項(xiàng)技術(shù)上的進(jìn)步。

  并且云從科技已經(jīng)超過了目前國內(nèi)ReID技術(shù)強(qiáng)硬的阿里巴巴,騰訊,中科院。其跨鏡追蹤(ReID技術(shù))打破了三項(xiàng)世界紀(jì)錄,在mAP與Rank-1的準(zhǔn)確率上分別達(dá)到了最高記錄。

  ReID在算法里面主要有著三種實(shí)現(xiàn):表征學(xué)習(xí),度量學(xué)習(xí)方案,以及局部特征學(xué)習(xí)。這三種算法的實(shí)現(xiàn),對于ReID技術(shù)的Rank1和mAP的精確度有著很大的提升。


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