作者:_Xiaobo
來源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/weixin_41427758/article/details/81188164
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什么是Re-ID?
行人重識別(Person Re-identification也稱行人再識別涤垫,簡稱為ReID,是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)竟终。廣泛被認(rèn)為是一個(gè)圖像檢索的子問題蝠猬。給定一個(gè)監(jiān)控行人圖像,檢索跨設(shè)備下的該行人圖像统捶。
如下圖所示:一個(gè)區(qū)域有多個(gè)攝像頭拍攝視頻序列榆芦,ReID的要求對一個(gè)攝像頭下感興趣的行人,檢索到該行人在其他攝像頭下出現(xiàn)的所有圖片喘鸟。
為什么要Re-ID匆绣?
在監(jiān)控視頻中,由于相機(jī)分辨率和拍攝角度的緣故什黑,通常無法得到質(zhì)量非常高的人臉圖片崎淳。當(dāng)人臉識別失效的情況下,ReID就成為了一個(gè)非常重要的替代品技術(shù)愕把。
重要特性:跨攝像頭 --> 學(xué)術(shù)中性能評價(jià):檢索出不同攝像頭下的相同行人圖片
應(yīng)用場景:
研究形式:
數(shù)據(jù)集通常是通過人工標(biāo)注或者檢測算法得到的行人圖片拣凹,目前與檢測獨(dú)立,注重識別
數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集恨豁、驗(yàn)證集嚣镜、Query、Gallery
在訓(xùn)練集上進(jìn)行模型的訓(xùn)練橘蜜,得到模型后對Query與Gallery中的圖片提取特征計(jì)算相似度菊匿,對于每個(gè)Query在Gallery中找出前N個(gè)與其相似的圖片
訓(xùn)練、測試中人物身份不重復(fù)
兩大方向:
特征提取:學(xué)習(xí)能夠應(yīng)對在不同攝像頭下行人變化的特征
度量學(xué)習(xí) :將學(xué)習(xí)到的特征映射到新的空間使相同的人更近不同的人更遠(yuǎn)
基本流程如下圖:
存在挑戰(zhàn)
不同下攝像頭造成行人外觀的巨大變化
對于深度學(xué)習(xí)方法捧请,現(xiàn)有數(shù)據(jù)集相對較小
常用數(shù)據(jù)集
CUHK03
Market1501
DukeMTMC-reID
MSMT17
這里只列舉了常用的數(shù)據(jù)集凡涩,更全的數(shù)據(jù)集可以參考:Person Re-identification Datasets
常用評價(jià)指標(biāo)
rank-k:算法返回的排序列表中,前k位為存在檢索目標(biāo)則稱為rank-k命中疹蛉。eg:rank1:首位為檢索目標(biāo)則rank-1命中。
Cumulative Match Characteristic (CMC) curve:計(jì)算rank-k的擊中率力麸,形成rank-acc的曲線可款,如下圖:
mAP(mean average precision):反應(yīng)檢索的人在數(shù)據(jù)庫中所有正確的圖片排在排序列表前面的程度,能更加全面的衡量ReID算法的性能克蚂。如下圖闺鲸,該檢索行人在gallery中有4張圖片,在檢索的list中位置分別為1埃叭、2摸恍、5、7赤屋,則ap為(1 / 1 + 2 / 2 + 3 / 5 + 4 / 7) / 4 =0.793立镶;ap較大時(shí),該行人的檢索結(jié)果都相對靠前类早,對所有query的ap取平均值得到mAP