澎湃新闻▲多摄像设备网络下识别行人，依图科技刷新行人重识别最优成绩
【澎湃新闻▲多摄像设备网络下识别行人，依图科技刷新行人重识别最优成绩】近日 ， 人工智能企业依图科技宣布在行人重识别领域取得突破 ， 刷新全球工业界三大权威数据集当前最优成绩 ， 10万人规模检索精度超90% 。
行人重识别（ReID）也称行人再识别 ， 指在多摄像设备网络下对行人进行检索 ， 利用步态动作、身体特征等更全面的信息来识别行人 ， 旨在弥补固定的摄像头的视觉局限 ， 是继人脸识别后计算机视觉领域的热门课题之一 。
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ReID各项指标数据
在交通运输、工业制造和城市规划等实际场景下 ， 大量图像是不含人脸或人脸部分极其模糊的 ， 这时候人脸识别的作用较为有限 ， 需要用到行人重识别等技术 。
行人重识别需要从不同摄像机拍摄的图像或视频中找出同一个人物 。 其难点在于：这些摄像机所覆盖的范围往往彼此不重叠 ， 导致缺乏连贯的信息 ， 且不同画面中人物的姿态、行为甚至外观会发生较大变化 。 此外 ， 不同时间、场景的光照、背景和遮挡物各不相同 ， 背景中常还有体型、衣着相似的其他人物干扰 ， 摄像机的分辨率也有高有低 ， 人物在画面中出现的位置有远有进 。 这些种种都对行人重识别技术提出挑战 。
此次 ， 依图科技优化了ReID算法框架并结合AutoML等技术 ， 在三大行人重识别数据集Market1501、DukeMTMC-ReID、CUHK03上 ， 将衡量算法性能的两大关键指标“首位命中率”（Rank- 1 Accuracy）及“平均精度均值”（Mean Average Precision ， mAP）6项数据提升 。
首位命中率高 ， 意味着算法能够在众多图像中准确找出最容易识别或匹配的那张 。 评价行人重识别算法性能时 ， 还需结合平均精度均值 ， 它反映的是系统的综合检索性能 。 平均精度均值高 ， 说明系统的实用性好 ， 能够较好地应对多遮挡、光线暗、画面模糊等情况 。
据介绍 ， 除智能零售、智慧交通、智能城市等应用场景 ， 行人重识别技术的应用可以帮助寻找走失儿童、让家庭机器人可以凭背影准确识别主人或顾客并提供相应服务 。
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