也更加重要
2021-01-03 07:59
来源:未知
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行人的姿态多变导致人脸上广泛使用的对齐技术也在跨镜追踪(reid)失效。行人的数据获取难度远远大于人脸识别数据获取难度,而行人的信息复杂程度又远远大于人脸,这两个因素叠加在一起使得跨镜追踪(reid)的算法研究变得更加困难,也更加重要。通过算法的有效设计,降低对数据依赖来实现跨镜追踪(reid)效果的突破是现在业内的共识。

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但现有的研究成果还不是很成熟,离实际商用的要求还有一定距离。而云从科技的跨镜追踪(reid)技术获得了重大突破,将现有的技术水平提高到一个新的阶段,这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度,也将大大推动人工智能由“刷脸”跨进全面“识人”的新纪元。

人脸识别技术经过进几年的发展,已较为成熟,在众多的场景与产品中都已有应用,但人脸识别技术只用到了人的脸部信息,而没有利用人体其它信息,例如衣着、姿态、行为等,另外在应用时必须要能抓拍到人脸,这在很多场景下无法满足,例如低头、背影、模糊身形、帽子遮挡等等。

“刷脸”是计算机视觉领域重要的应用,而“识人”将促使计算机视觉行业进入新的发展阶段。云从科技在“识人”方向的众多细分领域已经有深入的研究,例如行人检测、行人结构化信息提取、人体关键点检测、姿态估计、行为动作识别等。技术的落地会让大家能够更快地体会到“识人”的人工智能对智能安防、人机互动、自动驾驶、智能商业、家居生活等各方面的帮助与提升。

本次云从提出通过融合行人的全局信息以及具有辨识力的多粒度局部信息的思路,为解决reid问题提供了一个非常不错的思路。云从科技本次提出的方案有几大优势(1)结构精巧:该方案实现了端到端的直接学习,并没有增加额外的训练流程;(2)多粒度:融合了行人的整体信息与有区分度的多粒度细节信息;(3)关注细节:模型真正懂得什么是人,模型会把注意力放在膝盖,衣服商标等能够显著区分行人的一些核心信息上。

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跨镜追踪(reid)技术与人脸识别技术类似,存在较多的困难点需要克服,例如光线、遮挡、图片模糊等客观因素。另外,行人的穿着多样,同一人穿不同的衣服,不同的人穿相似的衣服等等也对跨镜追踪(reid)技术提出更高的要求。

而跨镜追踪(reid)技术正好能够弥补人脸识别技术不足,跨镜追踪(reid)技术能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人。这将人工智能的认知水平提高到一个新的阶段,现在跨镜追踪(reid)已成为人工智能领域的重要研究方向。

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