2018年4月4日  人工智能“國家隊”云從科技在跨鏡追蹤技術(shù)（ReID）上取得重大突破。同時在Market-1501、CUHK03、DukeMTMC-reID三個數(shù)據(jù)集上從悉尼科技大學(xué)、南洋理工、中科院自動化所、清華大學(xué)等多家知名高校、企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)脫穎而出，刷新了世界記錄。

其中最高在Market-1501上的首位命中率（Rank-1 Accuracy）達(dá)到96.6%，打破了之前阿里iDST在2018年1月創(chuàng)造的世界紀(jì)錄，讓跨鏡追蹤技術(shù)（ReID）在準(zhǔn)確率上首次達(dá)到商用水平，人工智能即將從“刷臉”跨到“識人”的新紀(jì)元。

首位命中率達(dá)96.6% 云從科技跨鏡追蹤(ReID)技術(shù)刷新三項世界紀(jì)錄

領(lǐng)先算法 同時刷新三項紀(jì)錄

跨鏡追蹤技術(shù)（Person Re-IdenTIficaTIon，簡稱 ReID）是現(xiàn)在計算機(jī)視覺 研究的熱門方向，是利用計算機(jī)視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人 的技術(shù)。

簡單來說，它可以無需人臉，只用看 穿著、體態(tài)、發(fā)型就 “認(rèn)出”你。

該技術(shù)可以作為人臉識別技術(shù)的重要補(bǔ)充，可以對無法獲取清晰拍攝人臉的行人進(jìn)行跨攝像頭連續(xù)跟蹤，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的時空連續(xù)性。該技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控、智能安保、智能商業(yè)等領(lǐng)域。

Market-1501、CUHK03、DukeMTMC-reID是當(dāng)前衡量ReID技術(shù)的最權(quán)威主流的數(shù)據(jù)集。首位命中率（Rank-1 Accuracy）、平均精度均值（Mean Average Precision，mAP）是衡量ReID技術(shù)水平的核心指標(biāo)。

首位命中率達(dá)96.6% 云從科技跨鏡追蹤(ReID)技術(shù)刷新三項世界紀(jì)錄

首位命中率達(dá)96.6% 云從科技跨鏡追蹤(ReID)技術(shù)刷新三項世界紀(jì)錄

云從科技在這三個數(shù)據(jù)集中都刷新了業(yè)內(nèi)最好的水平，在Market-1501數(shù)據(jù)集的Rank-1 Accuracy達(dá)到驚人的95.7%，使用Re-Ranking 技術(shù)后更是達(dá)到96.6%。mAP是更加全面衡量ReID算法效果的指標(biāo)，它要求將檢索圖片與被檢索圖片都匹配正確，而不止首位命中。云從科技此次將Market-1501的mAP指標(biāo)將現(xiàn)在最好的水平提高了近5%，達(dá)到86.9%，使用Re-Ranking技術(shù)之后更是達(dá)到了94.2 %。能夠獲得如此大幅度的突破，充分說明云從科技ReID的研究成果的價值，該成果必然能夠推動ReID技術(shù)的大幅進(jìn)步，也使得ReID加速實際應(yīng)用。

為什么我們需要 跨鏡追蹤 （ReID）技術(shù) ？

人臉識別技術(shù)經(jīng)過進(jìn)幾年的發(fā)展，已較為成熟，在眾多的場景與產(chǎn)品中都已有應(yīng)用，但人臉識別技術(shù)只用到了人的臉部信息，而沒有利用人體其它信息，例如衣著、姿態(tài)、行為等，另外在應(yīng)用時必須要能抓拍到人臉，這在很多場景下無法滿足，例如低頭、背影、模糊身形、帽子遮擋等等。

而跨鏡追蹤（ReID）技術(shù)正好能夠彌補(bǔ)人臉識別技術(shù)不足，跨鏡追蹤（ReID）技術(shù)能夠根據(jù)行人的穿著、體態(tài)、發(fā)型等信息認(rèn)知行人。這將人工智能的認(rèn)知水平提高到一個新的階段 ，現(xiàn)在跨鏡追蹤（ReID）已成為人工智能領(lǐng)域的重要研究方向。

但現(xiàn)有的研究成果還不是很成熟，離實際商用的要求還有一定距離。而云從科技的跨鏡追蹤（ReID）技術(shù)獲得了重大突破，將現(xiàn)有的技術(shù)水平提高到一個新的階段，這將大大推動業(yè)界技術(shù)研究與應(yīng)用落地的進(jìn)度，也將大大推動人工智能由“刷臉”跨進(jìn)全面“識人”的新紀(jì)元。

跨鏡追蹤 （ReID）技術(shù) 有哪些難點？

跨鏡追蹤（ReID）技術(shù)與人臉識別技術(shù)類似，存在較多的困難點需要克服，例如光線、遮擋、圖片模糊等客觀因素。另外，行人的穿著多樣，同一人穿不同的衣服，不同的人穿相似的衣服等等也對跨鏡追蹤（ReID）技術(shù)提出更高的要求。

行人的姿態(tài)多變導(dǎo)致人臉上廣泛使用的對齊技術(shù)也在跨鏡追蹤（ReID）失效。行人的數(shù)據(jù)獲取難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人臉識別數(shù)據(jù)獲取難度，而行人的信息復(fù)雜程度又遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人臉，這兩個因素疊加在一起使得跨鏡追蹤（ReID）的算法研究變得更加困難，也更加重要。通過算法的有效設(shè)計，降低對數(shù)據(jù)依賴來實現(xiàn)跨鏡追蹤（ReID）效果的突破是現(xiàn)在業(yè)內(nèi)的共識。

本次云從提出通過融合行人的全局信息以及具有辨識力的多粒度局部信息的思路，為解決ReID問題提供了一個非常不錯的思路。云從科技本次提出的方案有幾大優(yōu)勢（1）結(jié)構(gòu)精巧：該方案實現(xiàn)了端到端的直接學(xué)習(xí)，并沒有增加額外的訓(xùn)練流程；（2）多粒度：融合了行人的整體信息與有區(qū)分度的多粒度細(xì)節(jié)信息；（3）關(guān)注細(xì)節(jié)：模型真正懂得什么是人，模型會把注意力放在膝蓋，衣服商標(biāo)等能夠顯著區(qū)分行人的一些核心信息上。

“刷臉”是計算機(jī)視覺領(lǐng)域重要的應(yīng)用，而“識人”將促使計算機(jī)視覺行業(yè)進(jìn)入新的發(fā)展階段。云從科技在“識人”方向的眾多細(xì)分領(lǐng)域已經(jīng)有深入的研究，例如行人檢測、行人結(jié)構(gòu)化信息提取、人體關(guān)鍵點檢測、姿態(tài)估計、行為動作識別等。技術(shù)的落地會讓大家能夠更快地體會到“識人”的人工智能對智能安防、人機(jī)互動、自動駕駛、智能商業(yè)、家居生活等各方面的幫助與提升。