腾讯优图再次刷新三大ReID公开数据集纪录，首位命中率最高近99%

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

	Market1501	DukeMTMC	CUHK03
RANK1	MAP	RANK1	MAP	RANK1	MAP
Tencent YouTu	98.99%	97.16%	95.15%	91.10%	95.79%	95.00%
YITU	98.60%	96.60%	94.75%	90.02%	95.00%	94.23%
HaiGe	97.54%	94.77%	94.37%	89.77%	94.40%	91.20%
ZTE	97.32%	94.66%	92.46%	87.65%	89.79%	87.99%
Dahua Tech	96.76%	91.98%	91.52%	83.96%	87.73%	85.72%
Pensees	96.73%	89.89%	92.01%	82.51%	84.57%	82.81%
WINSENSE	96.59%	91.77%	91.79%	83.81%	82.79%	81.91%
CloudWalk	96.40%	91.14%	91.74%	83.31%	82.28%	81.06%
Alibaba	96.35%	90.58%	90.31%	81.46%	82.00%	80.57%

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。