近日，國內(nèi)人工智能企業(yè)澎思科技(Pensees)在行人再識別(Person Re-identification，簡稱ReID)算法上取得突破，在三大主流ReID數(shù)據(jù)集測試(Market1501，DukeMTMC-reID，CUHK03)中，算法關(guān)鍵指標(biāo)首位命中率(Rank-1 Accuracy)獲得業(yè)內(nèi)最好成績，刷新了世界紀錄。
在行人再識別(ReID)技術(shù)研究領(lǐng)域，首位命中率(Rank-1 Accuracy)和平均精度均值(Mean Average Precision，mAP)是衡量算法水平的核心指標(biāo)。此次，澎思科技一舉實現(xiàn)了在三大數(shù)據(jù)集上Rank-1關(guān)鍵指標(biāo)的大幅提升，在Market 1501的Rank-1指標(biāo)上已經(jīng)達到96.73%，領(lǐng)先了人們熟知的大華、云從科技等頭部廠家。
同時，在Duke MTMC-reID、CUHK03兩個數(shù)據(jù)集上，澎思科技也刷新了之前業(yè)內(nèi)最高紀錄，Rank-1指標(biāo)分別達到了92.01%和84.57%，尤其在最具挑戰(zhàn)的CUHK03上提升明顯，在Rank-1和mAP上均達到業(yè)界最好水準(zhǔn)。
據(jù)介紹，行人再識別(ReID)技術(shù)起源于多攝像頭跟蹤，用于判斷非重疊視域中拍攝到的不同圖像中的行人是否屬于同一個人。作為人臉識別技術(shù)的重要補充，其發(fā)展內(nèi)核便是在不同視頻中，在無法獲取清晰人臉特征信息前提下，機器通過穿著、發(fā)型、體態(tài)等信息將同一個人識別出來，增強數(shù)據(jù)的時空連接性。
而此次澎思科技在算法上的突破主要得益于以下幾個方面：
首先，采用human parsing對人體分割，結(jié)合金字塔水平分塊策略，使得網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確提取細粒度區(qū)域特征的能力大幅提升;
訓(xùn)練階段，借鑒curriculum learning思路，難樣本比例逐步提升，使得損失函數(shù)更易收斂;
通過圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)得到各個細粒度特征的加權(quán)系數(shù)，進一步提高特征的分辨能力;
最后，在測試階段，除常規(guī)距離計算手段，引入重構(gòu)距離，提升網(wǎng)絡(luò)對未對齊、遮擋等技術(shù)難點的健壯性。
行人再識別(ReID)技術(shù)涉及計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、模式識別等多個學(xué)科領(lǐng)域，可以廣泛應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控、安保、刑偵等領(lǐng)域。在公共安全以外，行人再識別(ReID)技術(shù)還可以應(yīng)用于智慧城市、智能交通、智慧零售、智能制造、智慧園區(qū)等領(lǐng)域，有很高的應(yīng)用價值。
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