行人再識(shí)別：平安城市添利器

來(lái)源：中國(guó)科學(xué)報(bào) 2016-8-29 甘曉

　　行人再識(shí)別（Person Re-identification），是近幾年智能視頻分析領(lǐng)域興起的一項(xiàng)新技術(shù)，主要用于公共安全視頻監(jiān)控中的人像識(shí)別。鑒于不同視頻監(jiān)控下環(huán)境的復(fù)雜性，研究者們一直致力于提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和檢索效率。

　　最近，在國(guó)家自然科學(xué)基金（項(xiàng)目資助號(hào)：61071135）等項(xiàng)目的資助下，清華大學(xué)電子工程系教授王生進(jìn)帶領(lǐng)課題組在該領(lǐng)域取得了新進(jìn)展。在兩個(gè)典型行人序列數(shù)據(jù)集上，他們開(kāi)發(fā)的新方法準(zhǔn)確率分別比現(xiàn)有最好方法提高了5.7%和16.3%，在平安城市視頻監(jiān)控應(yīng)用領(lǐng)域具有良好潛力。日前，國(guó)際權(quán)威期刊IEEE PAMI發(fā)表了這項(xiàng)成果。

解決視頻監(jiān)控中的難題

　　當(dāng)公安部門(mén)追蹤嫌疑人時(shí)，遍布在城市大街小巷的視頻監(jiān)控就派上了用場(chǎng)。不過(guò)，在視頻監(jiān)控中，一個(gè)攝像頭往往無(wú)法覆蓋所有區(qū)域，而多攝像頭視野又沒(méi)有重疊，導(dǎo)致追蹤目標(biāo)人的軌跡出現(xiàn)很大困難。

　　王生進(jìn)告訴《中國(guó)科學(xué)報(bào)》記者：“在識(shí)別同一個(gè)目標(biāo)時(shí)，視角、尺度、光照、服飾多樣性、姿態(tài)多變性、分辨率不同以及部分遮擋，不同攝像頭間失去連續(xù)的位置和運(yùn)動(dòng)信息，會(huì)影響目標(biāo)的快速檢索。”例如，視角變化會(huì)帶來(lái)場(chǎng)景中的物體與攝像頭光軸呈現(xiàn)不同的夾角，導(dǎo)致二維圖像中物體表象存在差異；而尺度變化則會(huì)導(dǎo)致不同目標(biāo)在圖像中所占圖像區(qū)域的差異，要求算法對(duì)尺度具有一定魯棒性，特征提取就會(huì)變得困難。

　　這在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)被稱(chēng)為“跨視閾重現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別”。從目前的研究情況來(lái)看，這是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。

　　從前，遇到這種情況，公安部門(mén)只能用肉眼仔細(xì)辨認(rèn)，這對(duì)偵破工作帶來(lái)了障礙。“行人再識(shí)別”技術(shù)便是基于這樣的現(xiàn)實(shí)需求發(fā)展起來(lái)。

創(chuàng)新表觀與步態(tài)融合的識(shí)別方法

　　多年來(lái)，科學(xué)家一致致力于開(kāi)發(fā)基于圖像的“行人再識(shí)別”技術(shù)。

　　王生進(jìn)介紹，基于圖像的“行人再識(shí)別”本質(zhì)是圖像的描述與匹配，表觀特征的提取和度量學(xué)習(xí)是其兩個(gè)核心問(wèn)題。“包括衣服顏色、紋理、邊緣、形狀等表觀特征是區(qū)分不同人的最主要特征。”他說(shuō)。度量學(xué)習(xí)則意味著識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)獲得不同攝像頭之間亮度、顏色等關(guān)鍵信息的轉(zhuǎn)移函數(shù)。

　　2009年起，王生進(jìn)帶領(lǐng)課題組開(kāi)始將行人再識(shí)別作為重點(diǎn)研究課題，近兩年又與步態(tài)和圖像檢索（Image Search）結(jié)合在一起，獲得了性能領(lǐng)先的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并構(gòu)建了一個(gè)迄今為止本研究領(lǐng)域最大的具有時(shí)空信息的行人再識(shí)別數(shù)據(jù)集iLIDS-VID，實(shí)現(xiàn)了快速準(zhǔn)確的行人再識(shí)別系統(tǒng)。至2016年初，他們所構(gòu)建的具有時(shí)空信息的行人再識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)，下載量已達(dá)3700次，在國(guó)際學(xué)術(shù)界具有一定的影響。

　　王生進(jìn)表示，在這項(xiàng)研究成果中，他們提出了一種基于步態(tài)時(shí)空特征融合的選擇排序模型，用于在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中利用行走行為進(jìn)行人的身份識(shí)別。

　　“該模型將人體圖像序列表示為視頻片段集合，基于視頻片段的像素?cái)?shù)據(jù)計(jì)算反映步態(tài)信息的時(shí)空特征，從視頻片段集合中自動(dòng)選擇步態(tài)鑒別力豐富的視頻片段用于訓(xùn)練步態(tài)排序模型。”王生進(jìn)說(shuō)。

　　結(jié)果表明，這一方法使行人識(shí)別準(zhǔn)確率分別比現(xiàn)有最好方法提高了5.7%和16.3%。

受科學(xué)基金認(rèn)可

　　王生進(jìn)自2003年10月回國(guó)后，便來(lái)到清華大學(xué)任教，一直從事計(jì)算機(jī)視覺(jué)和視頻圖像模式識(shí)別、多媒體信息處理領(lǐng)域的研究。

　　“公共安全領(lǐng)域是我們研究成果的重點(diǎn)應(yīng)用方向。”王生進(jìn)表示。

　　2009年，行人再識(shí)別技術(shù)在國(guó)際上剛剛起步。王生進(jìn)就以“重現(xiàn)的行人目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和深度跟蹤理論及方法研究”為題，申請(qǐng)了國(guó)家自然科學(xué)基金。“當(dāng)時(shí)，不光研究寥寥無(wú)幾，”他回憶，“連概念都提得很少。”

　　考慮到自然科學(xué)基金重在資助基礎(chǔ)科學(xué)研究，他們?cè)谏暾?qǐng)書(shū)中提出了這一領(lǐng)域的諸多基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題。一年后，王生進(jìn)順利拿到了科學(xué)基金的資助。對(duì)他而言，一方面是資金上的支持，更大的意義在于得到了國(guó)家基金委極大的鼓勵(lì)。

　　“獲得科學(xué)基金的資助，意味著專(zhuān)家認(rèn)為我們研究的方向夠前沿、有價(jià)值，行人再識(shí)別這個(gè)方向得到了承認(rèn)。”王生進(jìn)說(shuō)。

　　如今，他們不僅解決了諸多基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題，也將自己的研究推向了應(yīng)用。據(jù)記者了解，上述最新研究成果已經(jīng)被公安部門(mén)應(yīng)用在新疆地區(qū)平安城市視頻監(jiān)控中。

　　對(duì)此，王生進(jìn)感到非常欣慰。“科研應(yīng)當(dāng)‘頂天立地’，既要在基礎(chǔ)研究方面與世界同步，也要能運(yùn)用到實(shí)際生活中。”他期待，行人再識(shí)別研究在公共安全領(lǐng)域有更大的應(yīng)用前景。

編輯：苑苑