行人再识别的那些事

目前，人脸识别主要分成两种，一是人脸识别，二是行人再行辨识，前者在技术上可以非常简单解读为将两张图片放到一起，区分否两个人，而后者所指的是是利用计算机视觉技术辨别图像或者视频序列中否不存在特定行人的技术。行人再行辨识的深度自学方法一般来说有三个步骤：首先，在训练集上训练一个分类网络。然后在网络发散之后，用它全相连层的输入作为特征传达。

最后，对所有的图像特征，计算出来其欧氏距离，辨别他们的相似性。在公安部门跟踪嫌疑犯时，虽然摄像头遍及城市大街小巷，但往往摄像头无法确实覆盖面积所有区域，同时许多摄像头的视野也没重合，造成跟踪目标的轨迹经常出现较小的艰难。很显著，在辨识同一个目标时，由于视角、尺度、光照、服饰多样性、姿态多变性、分辨率有所不同以及部分遮盖问题，不会造成有所不同摄像头间丧失倒数的方位和运动信息，影响目标的较慢检索。在空战中，视角的变化不会带给场景中的物体与摄像头光轴呈现出有所不同的夹角，造成二维图像中物体表象不存在差异；而尺度变化则不会造成有所不同目标在图像中所占到图像区域的差异，拒绝算法对尺度具备一定鲁棒性，特征提取就不会显得艰难。

这也被称作极具挑战性的问题“横跨视阈再现目标辨识”，但“行人再行辨识”技术的经常出现，让公安用户看见挣脱肉眼识别的期望。行人再行辨识的深度自学方法一般来说有三个步骤：首先，在训练集上训练一个分类网络；然后在网络发散之后，用它全相连层的输入作为特征传达；最后，对所有的图像特征，计算出来其欧氏距离，辨别他们的相似性。

这个过程就经常出现了一个问题：卷积神经网络中全相连层的每一个权重向量，往往都高度涉及。这造成了每个仅有相连叙述中个体之间的相关性，在基于欧几里得距离时会影响检索性能。

任何一个高级的算法都急迫的必须跟实际行业紧密结合一起，才能确实构建技术服务于社会。比较显著的一点，在AI时代要让安防厂商用得起新技术，必需利用自律知识产权的核心算法，才能打造出低功耗性能的智能前端产品。

在传统安防中，摄像机收集的数据要经过后台对其展开解码、放帧、人脸识别与结构化应用于，再行展开特征字节的萃取、后期核对，整个过程使得计算出来压力全部集中于在后台，因此如何构建前端在简单环境下的数据智能收集和结构化显得至关重要。同时全国600多个大中城市视频系统建设已初具规模，加装摄像头2000万多支，监控系统26．8万个，如何构建传统产品的智能化改建沦为急迫的市场需求。目前不少企业针对以上情况，发售智能结构化前端盒子，通过配备高性能AI芯片，可实现高速率收集、抓拍和人脸属性分析。

能构建在不替换摄像头的前提下，更加便利、快捷的构建前端智能，更佳的构建后末端分析向前端的过渡性。坚信未来3年内，智能传感器、算法模型、语音辨识、计算机视觉、智能机器人、智能安防将步入快速增长。

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