近日,腾讯优图实验室在行人重识别(reid)技术上再次取得突破,通过引入跨场景reid,其reid模型性能刷新了三大权威主流reid公开数据集cuhk03,duke-mtmc和market1501的记录,算法关键指标首位命中率(rank1 accuracy)和平均精度均值(mean average precision)获得业内最好成绩。
表1: reid公开数据集性能比较
数据来源于网络
行人重识别(person reid)是指对不同摄像机捕捉到的行人图像建立身份对应关系(即关联行人id),对行人实现在整个场景下的行动路线的全面刻画。简单来说,在看不到人脸的复杂多场景下也能通过体态等对人进行识别。相较于人脸识别技术,reid对人体图像的遮挡、朝向和清晰度具有较高的鲁棒性,对摄像头的清晰度、架设位置、角度没有硬性要求。正因此reid技术成为继人脸识别技术后计算机视觉领域又一热门课题。
鉴于reid技术的技术优势和在各个领域的广泛应用前景,近年来,腾讯优图在这一方向上做出了大量技术投入和全面的技术布局,在cvpr、tpami、aaai、ijcai等国际顶级学术会议和期刊上发表了超过15篇相关领域学术论文。
图一:行人reid示意图
虽然reid技术已经过多年的演进,但现实中复杂多变的场景,也让跨场景识别(cross-domain person re-identification)成为reid技术的一大难题,此次腾讯优图刷新三大数据集所引入的跨场景reid,便是在此难点上进行了技术突破。
跨场景识别的难点在于,不同场景由于环境光照、摄像头角度、背景等因素,例如室内大型商场、小型门店的侧面和高俯角相机、室外道路、社区的强光和夜晚环境等,都会对人体图像的视觉特征造成影响。如何让reid技术适应复杂多变的场景,实现跨场景行人图像的检索,是一项重大的技术挑战,也是实现室内外行人动线联动、全城联动的关键性技术。突破此技术难点对拓展reid的落地场景和业态,实现大规模行人识别有巨大的作用。
图二:公开数据集msmt17中的室内外行人图像视觉差异
为解决reid技术难点,腾讯优图通过在遮挡匹配、全角度匹配、跨域检索等业务问题上的针对性优化,以及在模型结构、损失函数、训练算法等各项技术上的大量积累和创新,提出了一种跨场景行人重识别技术框架,采用基于图卷积和孪生网络的模型,使得神经网络对多朝向、多姿态等跨场景的人体具有更强的识别能力。这一技术能够为不同场景、不同拍摄角度和光照条件的行人视觉特征学习统一的特征表达,有效提升了reid技术在行人图像室内外、跨场景的相互检索的精度。
图三:跨场景行人重识别
通过引入跨场景reid,腾讯优图在三个数据集中刷新业内最好的水平,其中market-1501数据集的rank1达到98．99%。rank1和map作为衡量reid技术水平的核心指标,首位命中率高,就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。
在此基础上,腾讯优图的reid算法在多场景行人图像相互检索也处于业界领先水平,在跨场景reid数据集msmt-17上超越已有算法达到业内顶尖水平。
表2:跨场景行人重识别性能比较
腾讯优图的reid技术不仅在相关数据集上已经取得了领先的性能,依托reid技术的应用系统也已在多种场景达到商用水平并实现广泛落地。未来,随着跨场景行人重识别能力的逐步成熟,腾讯优图的reid技术也将在更多的场景和业态实现价值。

---