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文安智能官宣:ReID跨镜跟踪算法精度再创新高

2020-01-08 点击:1348

多年来,人工智能视觉技术领域相当受欢迎,其中的人脸识别技术一直占据风险投资和技术媒体的头条,并一直占据主要技术展览会的屏幕。第一年感觉新鲜,第二年感觉常规没有改变,第三年似乎没有什么新东西,除了提高准确性。今天,简单地刷一下人脸识别领域的列表已经没有意义了。人工智能合作伙伴必须在他们选择的领域内稳定下来并进一步优化技术,制定能够为用户创造实用价值的产品方案。

那么,如果我想炫耀我的技能,接下来我该怎么办?强烈推荐ReID。也许会成为人工智能的视野。人脸识别之后,屏幕霸权又有了一个层次。什么是

ReID?

ReID,英文全名重新识别,中国人的体重定位,十字镜跟踪和行人重新识别都是这样,它是指人工智能视觉技术,可以通过穿着、姿势、发型等在不确定的场景中重新识别同一个人,从而描绘出个人的旅行路径。从概念上讲,ReID已经使用了很多年。早在2008年,文安智能董事长陶海博士和他的学生格雷(D.Gray)就提出了世界上第一个广泛使用的ReID数据库VIPeR,并开发了当时世界领先的相关算法。

但是ReID和人脸识别有一个很大的区别。人脸的特征通常是独特的,并且特征的独特性越高,仅通过这一特征就能更准确和更容易地找到或定义一个人。ReID在这方面是完全无可比拟的,也就是说,难度系数更大。由于图像拍摄的时间和地点是随机的,光线、角度和姿态不同,行人容易受到检测精度和遮挡等因素的影响,ReID的研究非常具有挑战性。它的最终目标是实现一对一的匹配状态。

ReID能做什么?

任何可以用来分析人们运动轨迹的场景都有ReID的潜力,比如安全场景中敏感的人群分析和零售场景中的消费者行为分析。

原理图:在零售场景下,ReID技术被用来分析消费者历年来的运动轨迹。我们要刷的名单

Public是已发表论文中的最佳结果

VIONVISION是文安智能(全部在Reranking之前)的最佳结果

MSMT17,Market1501,DukemMc-ReID,CUHK03,在ReID中影响最大的“四大银行”。这一次,文安的情报出现了。虽然目前没有权威的公开比较,但根据公开数据,文安智能算法的结果在不同程度上领先于目前公开可见的排名-1精度(Rank-1 Accuracy)和平均精度(mAP)两个核心指标中的最佳水平。为什么

研究人员向边肖的同学们扔了一张照片:

会如此优秀?

基于人类关键点的多粒度网络结构

Pbsan(基于姿态的空间注意力网络)

这张照片显示了边肖进出时的困惑,但他们认为基于人类关键点的多粒度网络结构为解决ReID问题提供了一个非常好的思路。

你说离着陆还有多远是什么意思?为了解决这个问题,研发伙伴花了半天时间在次要编辑迪斯身上。研发部的学生认为,遵循文安一贯以实际应用为基础的研发思想,我们的研发始终以情景为导向。要么我们正在着陆,要么我们正在着陆的路上,刷清单只是一个过眼云烟。经过他们的解释,ReID的实际应用与场景中的人数和场景本身的复杂性密切相关,在对小编译的肤浅理解中。事实上,文安智能智能商店解决方案已经在实践中得到应用,未来只会越来越好。

ReID离着陆还有多远?

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文安智能汇集了一支由清华大学、中国科学院、微软研究院、国际商用机器公司研究院等相关领域的众多行业专家组成的强大研发团队。从人脸识别、行为识别、人群分析、车辆识别与分析等底层算法的研发出发,文安智能自主开发了一系列世界领先的人工智能视觉核心算法、高性能人工智能硬件平台和行业定制智能解决方案。目前,公司的产品和方案已在国内外广泛使用,并在交通、综合管理、公安、商业地产、连锁零售等行业得到客户的信任和认可。

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