識(shí)別技術(shù)如何成為安防領(lǐng)域的心頭

人臉識(shí)別技術(shù)是搭建平安城市的重要一環(huán)。通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)以及深度學(xué)習(xí)算法，城市監(jiān)控可以將視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，并分析挖掘關(guān)鍵信息，實(shí)現(xiàn)事前預(yù)防。然而在實(shí)際應(yīng)用的場(chǎng)景中，攝像頭并非在任何情況下都可以拍攝到清晰人臉。因口罩、帽子等遮擋，民警和識(shí)別系統(tǒng)都無(wú)法用人臉特征判定身份。

不僅如此，在實(shí)際場(chǎng)景中，一個(gè)攝像頭往往無(wú)法覆蓋所有區(qū)域，而多個(gè)攝像頭之間一般也沒(méi)有重疊。因此，用全身信息來(lái)對(duì)人員進(jìn)行鎖定和查找就變得十分必要——即通過(guò)將整體行人特征作為人臉之外的重要補(bǔ)充，實(shí)現(xiàn)對(duì)行人的跨攝像頭跟蹤。當(dāng)下，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域開(kāi)始逐漸展開(kāi)針對(duì)“行人重識(shí)別”技術(shù)的研究工作。

行人重識(shí)別（Person Re-Identification，簡(jiǎn)稱ReID），從字面意思理解就是對(duì)行人進(jìn)行重新識(shí)別，是對(duì)不同的、沒(méi)有視野重疊覆蓋的（non-over lapping）攝像機(jī)拍攝的行人圖像建立對(duì)應(yīng)關(guān)系的處理過(guò)程。當(dāng)攝像頭拍攝范圍之間不存在重疊時(shí)，由于沒(méi)有了連續(xù)信息，檢索難度也隨之增大非常多。因此，行人重識(shí)別強(qiáng)調(diào)的是在跨攝像機(jī)的視頻中對(duì)特定行人進(jìn)行檢索。

“行人重識(shí)別”與“行人檢測(cè)”的區(qū)別

如果說(shuō)行人檢測(cè)是要機(jī)器判定圖像中是否存在行人，那么行人重識(shí)別就是要機(jī)器識(shí)別出不同攝像機(jī)拍攝的特定人員的所有圖像。具體說(shuō)，就是給定某人的一張圖片（query image），從多張圖片（gallery images）中找到屬于他/她的那一張或多張，是通過(guò)行人整體特征實(shí)現(xiàn)的人員比對(duì)技術(shù)。

主要應(yīng)用領(lǐng)域的區(qū)別：“行人重識(shí)別”主要應(yīng)用于刑偵工作、圖像檢索等方面?！靶腥藱z測(cè)”主要用于智能駕駛、輔助駕駛和智能監(jiān)控等相關(guān)領(lǐng)域。

為了更好的理解這個(gè)問(wèn)題，不妨再思考幾個(gè)補(bǔ)充問(wèn)題：

1.能不能用人臉識(shí)別做重識(shí)別？

理論上是可以的。但是有兩個(gè)原因?qū)е氯四樧R(shí)別較難應(yīng)用：首先，廣泛存在后腦勺和側(cè)臉的情況，做正臉的人臉識(shí)別難。其次，攝像頭拍攝的像素可能不高，尤其是遠(yuǎn)景攝像頭里面人臉截出來(lái)很可能都沒(méi)有32x32的像素。所以人臉識(shí)別在實(shí)際的重識(shí)別應(yīng)用中很可能有限。

2.有些人靠衣服的顏色就可以判斷出來(lái)了，還需要行人重識(shí)別么？

衣服顏色確實(shí)是行人重識(shí)別做出判斷一個(gè)重要因素，但光靠顏色是不足的。首先，攝像頭之間是有色差，并且會(huì)有光照的影響。其次，有撞衫（顏色相似）的人怎么辦，要找細(xì)節(jié)，但比如顏色直方圖這種統(tǒng)計(jì)的特征就把細(xì)節(jié)給忽略了。在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的測(cè)試表明，光用顏色特征是難以達(dá)到50%的top1正確率的。

行人重識(shí)別領(lǐng)域研究現(xiàn)狀

行人重識(shí)別問(wèn)題中的圖片來(lái)源于不同的攝像頭，然而，由于不同攝像頭所處的角度、光照等環(huán)境的影響，行人重識(shí)別問(wèn)題具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：

由于實(shí)際監(jiān)控環(huán)境中，無(wú)法使用臉部的有效信息，所以，只能利用行人的外貌特征來(lái)進(jìn)行識(shí)別。在不同攝像頭中，由于尺度、光照和角度的變化，同一個(gè)行人的不同圖片中，外貌特征會(huì)有一定程度的變化。由于行人姿勢(shì)及攝像頭角度的變化，在不同攝像頭中，不同行人的外貌特征可能比同一個(gè)人的外貌特征更相似。

針對(duì)以上幾個(gè)特點(diǎn)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究人員在最近幾年里進(jìn)行了大量的研究工作。

目前，行人重識(shí)別領(lǐng)域的研究工作主要分為大致兩類：研究行人對(duì)象的特征表示方法，提取更具有魯棒性的鑒別特征對(duì)行人進(jìn)行表示。使用距離度量學(xué)習(xí)方法，通過(guò)學(xué)習(xí)一個(gè)有判別力的距離度量函數(shù)，使得同一個(gè)人的圖像間距離小于不同行人圖像間的距離。

行人重識(shí)別具有高應(yīng)用價(jià)值 但仍依賴于大量人力的投入

行人重識(shí)別在公共安防的偵察工作中以及圖像檢索等場(chǎng)景中有很高的應(yīng)用價(jià)值。除此之外，行人重識(shí)別還可以幫助手機(jī)用戶實(shí)現(xiàn)相冊(cè)聚類、幫助零售或商超經(jīng)營(yíng)者獲取有效的顧客軌跡、挖掘商業(yè)價(jià)值。

從產(chǎn)業(yè)界來(lái)看，不管是老牌的計(jì)算機(jī)視覺(jué)公司如?？低?/u>，還是新晉獨(dú)角獸face++，商湯科技，亦或是一些像BAT，華為等科技巨頭們都對(duì)行人重識(shí)別非常關(guān)注。從政策上來(lái)，行人重識(shí)別也受到一定關(guān)注。公安部推出平安城市概念，并且發(fā)布了多項(xiàng)預(yù)研課題，相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)也在緊鑼密鼓制定當(dāng)中。然而，受限于行業(yè)水平，目前行人重識(shí)別的精準(zhǔn)度并不高，很多工作仍依賴于大量人力的投入。