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    ReID技術將助力“人體識別”?多家巨頭公司開始布局

    2019-04-28 09:28 幫尼資訊

    導讀:在很多的警匪電影中,你可能會時??吹疆敼残枰凡橐粋€失蹤人員,或者是定位一個犯人的時候,就會使用公安系統布局在城市里每一處的攝像頭,進行識別追蹤。

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    圖片來自“123rf.com.cn”


    本文轉載自幫尼資訊。原標題《你知道人臉識別,但你知道人體識別嗎?ReID技術了解一下!》。億歐智慧城市對文章進行二次編輯,供讀者參考。


    在很多的警匪電影中,你可能會時??吹疆敼残枰凡橐粋€失蹤人員,或者是定位一個犯人的時候,就會使用公安系統布局在城市里每一處的攝像頭,進行識別追蹤。然后通過公安系統龐大的人像數據庫分析后,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?其實這么神奇的技術里面,就有著跨鏡追蹤(ReID技術)的應用,它不僅能夠識別人臉,還能夠根據人體的行為方式,體態和發型等進行搜索追蹤。

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

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

    由于跨鏡追蹤(ReID技術)發揮空間大,有著很大的實用價值。目前跨鏡追蹤(ReID技術)已經廣泛的應用于商業、安防、交通、金融等領域。

    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,還有傳統的互聯網巨頭BAT、華為等,對于ReID技術都是非常的關注與重視,有著自己的布局和積累。

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

    智慧城市追蹤嫌犯

    在該應用場景下,當公安機關知道了嫌犯的照片,卻需要掌握充足的證據來證明嫌犯的犯罪事實。雖然有著監控攝像頭的視頻,但是面對著幾百幾十個攝像頭的時候,龐大的數據量需要耗費很長的時間去尋找。

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

    智能辨別違規違法駕駛行為

    當公安機關利用好這一技術,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,人工的仔細辨認駕駛員的駕駛行為,來判定駕駛員是否涉及到違規違法的行為。

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

    智能尋人系統

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

    但是當有著龐大的游客人像數據庫的時候,可以利用ReID技術,可以尋找到從小朋友進游樂園起的所有行為軌跡圖像,然后將其進行串連,就可以找到此時小朋友的位置。這是不是比傳統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時的行為軌跡分析,那么就需要龐大的顧客人像數據庫。

    在該人像數據庫的基礎上,加上ReID技術的應用,對于顧客在商場公開的范圍內,都是可以進行實時行為分析的。如果有著一些行為異常的顧客,那么ReID技術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行分析。對于一些能夠以行為軌跡進行判斷的預發情況,ReID技術會進行提示。

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

    無人超市的監管

    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者,在全國范圍內進行大面積的布局。

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

    ReID技術

    ReID技術的應用,是作為未來建設智慧型城市,安全型城市的重要技術之一。在當下深度學習作為人工智能的重點,與ReID技術結合后,實用性獲得了廣泛的拓展。如ReID與計算機視覺:

    ReID與計算機視覺

    通過上述的應用案例,ReID技術所涉及到的視頻結構化模式不可或缺的。如今的計算機視覺學也是以此作為實用性進行開展,在與深度學習結合后,計算機視覺對于整個視頻的處理,可以分解并且進行結構化起來。但是面對著巨大的數據處理,還需要新的技術才能進行實用,而ReID技術的出現,剛好就可以結合起計算機視覺與數據庫。

    ID技術在進行測試時,需要實際采用一些數據集,而在數據集中有著評價的指標,用來對ReID技術的準確性進行判定。以下有著ReID使用較多的兩個評測指標:

    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。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。


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    2.mAP

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

    在這里詳細介紹下評測指標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,那么其評測的結果更加全面,影響因素也會減小。


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    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際位置,即2除以3,后續圖片依次類推,第五張圖就是5除以20了。接著再把計算的值求平均數,然后再除以圖片的總數,就得到了其mAP的值大概是0.63。

    那么根據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性,那么就可以得到最高的精度,當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整個模型的真實性的指標的。

    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伙伴大會上面,就展示了他們在此項技術上的進步。

    并且云從科技已經超過了目前國內ReID技術強硬的阿里巴巴,騰訊,中科院。其跨鏡追蹤(ReID技術)打破了三項世界紀錄,在mAP與Rank-1的準確率上分別達到了最高記錄。


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    ReID在算法里面主要有著三種實現:表征學習,度量學習方案,以及局部特征學習。這三種算法的實現,對于ReID技術的Rank1和mAP的精確度有著很大的提升。


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