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
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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。
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