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%+的評測記錄，2020年各企業(yè)ReID算法關(guān)鍵指標首位命中率(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，預示著業(yè)界關(guān)于行人重識別ReID算法的研究迎來了持續(xù)的新突破，諸多實際應用場景有望憑借算法的突破升級迎來進一步的落地應用。
行人重識別(Person ReID)是指對不同攝像機捕捉到的行人圖像建立身份對應關(guān)系(即關(guān)聯(lián)行人ID)，對行人實現(xiàn)在整個場景下的行動路線的全面刻畫。簡單來說，在看不到人臉的復雜多場景下也能通過體態(tài)、著裝、配飾等細節(jié)特征等對人進行跟蹤識別。
相較于人臉識別技術(shù)，ReID對人體圖像的遮擋、朝向和清晰度具有較高的魯棒性，很大程度上降低了對攝像頭的清晰度、架設(shè)位置、角度等局限性要求，在實戰(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別之后計算機視覺領(lǐng)域的又一熱門課題。
ReID技術(shù)推進的現(xiàn)實意義
ReID技術(shù)的不斷突破，對推進該項技術(shù)在諸多場景的實際應用有著極大的現(xiàn)實意義。筆者對此也特別咨詢了在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用為例，安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)點位眾多，但有的因為安裝角度、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，ReID可實現(xiàn)跨鏡頭、跨時間、跨空間的目標人物追蹤，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,及時阻斷疫情傳播,降低風險。
行人重識別ReID技術(shù)難點
也正是因為ReID技術(shù)有著極高的實戰(zhàn)應用價值，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雜性，據(jù)云從科技提到，目前行人重識別ReID技術(shù)研發(fā)難點主要在這些方面：
(1)現(xiàn)實中行人照片會存在各種困難，例如遮擋，黑白到彩色，換裝等，比較會影響算法效果；
(2)ReID因為要求跨攝像頭，隱私等原因，數(shù)據(jù)采集難度大，對算法提出了在少數(shù)據(jù)上訓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，對于小公司來說難度較高。
此前，騰訊優(yōu)圖也表示，跨場景識別的難點在于，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、室外道路、社區(qū)的強光和夜晚環(huán)境等，都會對人體圖像的視覺特征造成影響。
小結(jié)
如何讓ReID技術(shù)適應復雜多變的場景，實現(xiàn)跨場景行人圖像的檢索，是一項重大的技術(shù)挑戰(zhàn)，也是實現(xiàn)室內(nèi)外行人動線聯(lián)動、全城聯(lián)動的關(guān)鍵性技術(shù)。突破此技術(shù)難點對拓展ReID的落地場景和業(yè)態(tài)，實現(xiàn)大規(guī)模行人識別有巨大的作用。
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