解決行人識別干擾問題，澎思在行人再識別方面取得突破

摘要：近日，澎思科技（Pensees）在基於視頻的行人再識別數據集（PRID-2011，iLIDS-VID，MARS）中取得突破。

近日，澎思科技（Pensees）在基於視頻的行人再識別數據集（PRID-2011，iLIDS-VID，MARS）中取得突破。

據了解，澎思科技演算法在最大的視頻數據集MARS上的首位命中率指標88.8%，在iLIDS-VID和PRID-2011等數據集上首位命中率分別為88.0%和95.5%。

具體來說，主要包括三個方面：

1、受遮擋、姿態變化、視角變化等因素的影響，視頻序列中行人的特徵是不連續的。用全局特徵來度量每一幀圖片的權重往往會損失掉許多重要的信息。採用分割重組策略將特定局部特徵重組成多個視頻序列進行學習，進而極大減少局部特徵損失對最終特徵的影響。

2、提出雙向圖注意力機制模塊。將圖卷積神經網路和SENet結合，在整個序列上進行通道域的模式選擇學習。同時通過雙向網路進行空間域的注意力區域學習。由於圖卷積網路的特性，每一幀圖片的注意力特徵都是與其他幀相互學習結合的結果，從而提高特徵的代表性。

3、利用幀間相似度進行序列融合。通過數學計算的方式就可以達到融合的目的。這樣，數據的類內相似度得到了提高。在結合三元損失函數進行訓練後，類間相似度得到了降低，進而提高重識別效果。

澎思科技角介紹，基於視頻的行人再識別（ReID）技術更貼近智慧城市建設的諸多應用場景，能有效解決行人信息有限、特徵不足及其他干擾因素等問題，相比單幀圖片的行人再識別具備更長遠的落地應用空間。（定西）

來源：網易智能

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