這些年，人工智能視覺技術板塊挺火的，而其中的人臉識別技術更是永遠佔據創投、科技媒體的頭條，並在各大科技展會上霸屏。第一年感覺新鮮，第二年覺得套路沒變，第三年除了精度提高了以外，似乎沒啥新花樣了。時至今日，人臉識別領域單純的刷榜已無意義，AI小夥伴們重要的是沉下心來，在自己選好的領域裏，踏踏實實地進一步優化技術，做出能爲用戶創造實際價值的產品方案來。

那麼，接下來想炫技的話，該怎麼辦呢？強烈推薦ReID，Maybe它將成爲AI視覺領域，繼人臉識別之後，又一霸屏級存在。

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ReID是個啥？

ReID，英文全稱Re-identification，中文裏的人體重定位、跨鏡跟蹤、行人再識別都是它，是指通過穿着、體態、髮型等在不確定的場景中能夠再次識別是同一個人，並以此描繪出個體行進軌跡的AI視覺技術。從概念上，ReID年頭不少了，早在2008年，文安智能董事長陶海博士與其學生D.Gray提出世界上第一個廣泛使用的ReID數據庫VIPeR，並研發出當時全球領先的相關算法。

但是ReID 與人臉識別相比，有着一個最大的不同。人臉的特徵一般具有唯一性，而特徵的唯一性愈高，單靠這個特徵去查找或定義一個人就會更準確，也更容易。ReID 在這一塊是完全無法比擬的，也就是難度係數更大。由於圖像拍攝的時間、地點隨機，且光線、角度、姿態不同，再加上行人容易受到檢測精度、遮擋等因素的影響，ReID 的研究工作非常具有挑戰性。它最終的目的是要能達到 1-to-1 匹配的狀態。

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ReID能幹啥？

任何能用到人的行動軌跡分析的場景，都有ReID的用武之地，典型的比如安防場景的敏感人羣分析，零售場景的消費者行爲分析等。

示意圖：零售場景下，用ReID技術分析消費者的運動軌跡

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這些年，我們將要刷的榜

Public是公開發表的論文裏最好的結果

VIONVISION是文安智能的最好結果（均爲Reranking之前）

MSMT17、Market1501、DukeMTMC-ReID、CUHK03，ReID界影響力最大的“四大名庫”，這次是輪到文安智能出頭了。雖然目前沒有權威的公開比對，但根據公開數據，四大數據庫中，文安智能算法的結果在首位命中率（Rank-1 Accuracy）、平均精度均值（Mean Average Precision，mAP）兩個核心指標上，均不同程度的領先於目前公開可見的最好水平。

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爲什麼可以這麼優秀？

研發人員扔給小編同學一張圖：

基於人體關鍵點的多粒度網絡結構

PBSAN (Pose-Based Spatial Attention Networks)

這圖看得小編是懵@着進來，懵@着出去，但他們的觀點是，基於人體關鍵點的多粒度網絡結構，爲解決ReID問題提供了一個非常不錯的思路。

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ReID離落地還有多遠？

什麼叫離落地還有多遠？爲了這個問題，研發的小夥伴對小編Diss了半天。研發同學認爲，秉承文安智能歷來以面向實際應用爲出發點的研發思路，我們的研發從來就是場景導向的，我們不是在落地，就是在落地的路上，刷刷榜只是順帶而爲。經過他們的解釋，在小編粗淺的理解裏，ReID的實際應用，與場景內的人羣數量級和場景本身的複雜度密切相關。事實上，在文安智能的智慧門店解決方案裏面，已經有實際的應用，未來只會是越來越好，越來越靠譜。

歡迎有興趣的關注哈！

……未來的人工智能無限浩瀚……

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關於文安智能

文安智能成立於2005年，是專注於人工智能視覺技術與產品自主研發的先行者，致力於爲智慧城市和智慧商業打造端到端解決方案。

文安智能匯聚了由衆多來自清華大學、中科院、微軟研究院、IBM研究院等相關領域的行業專家組成的強大研發隊伍。從人臉識別、行爲識別、人羣分析、車輛識別與分析等底層算法研發開始，文安智能自主研發了一系列世界領先的AI視覺核心算法、高性能人工智能硬件平臺與行業定製化智能解決方案。目前，公司產品與方案已經在國內外廣泛應用，受到交通、綜治、公安、商業地產、連鎖零售等各行業客戶的信賴與認可。

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