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    帶你認(rèn)識(shí)步態(tài)識(shí)別&行人重識(shí)別

    高端訪談2020年05月08日
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    　　在AI時(shí)代，越來(lái)越多的生物特征可以被提取出來(lái)并進(jìn)行識(shí)別，目前市場(chǎng)應(yīng)用比較多的有人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、聲紋識(shí)別等，而門檻相對(duì)較高的虹膜識(shí)別、掌靜脈識(shí)別、步態(tài)識(shí)別技術(shù)等技術(shù)則在落地應(yīng)用中難覓蹤影。
    　　
    　　在疫情發(fā)生后，應(yīng)用范圍廣泛的人臉識(shí)別、指紋識(shí)別等技術(shù)卻出現(xiàn)了很大的應(yīng)用受阻。
    　　
    　　比如人臉識(shí)別技術(shù)，只提取人的臉部特征信息，在戴口罩、或者燈光黑暗、拍攝角度不佳、帽子遮擋等情況下，人臉識(shí)別技術(shù)難以發(fā)揮效用。
    　　
    　　為此，彌補(bǔ)人臉識(shí)別技術(shù)不足的一些技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生，比如步態(tài)識(shí)別技術(shù)、行人重識(shí)別ReID技術(shù)，這兩個(gè)技術(shù)都能在一定程度上彌補(bǔ)人臉識(shí)別的不足。
    　　
    　　步態(tài)識(shí)別技術(shù)和行人重識(shí)別ReID技術(shù)其實(shí)是兩個(gè)并不相同的技術(shù)，但不了解他們的人，很容易將兩者混為一談，接下來(lái)我們就從幾個(gè)方面來(lái)剖析了解兩者究竟有何不同，以及他們?cè)诼涞貞?yīng)用的場(chǎng)景中又有哪些優(yōu)勢(shì)？
    　　
    　　兩者的概念不同
    　　
    　　▎什么是步態(tài)識(shí)別？
    　　
    　　它是通過(guò)身體體型和行走姿態(tài)來(lái)分析人的身份，其物理基礎(chǔ)是每個(gè)人不同的生理結(jié)構(gòu)：身高、頭型、腿骨、臂展、肌肉、重心、神經(jīng)靈敏度等。
    　　
    　　在日常生活中，如果在遠(yuǎn)處出現(xiàn)一個(gè)你熟悉的身影，即使看不清面部，或者穿了一件你從來(lái)沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的衣服，但是憑借你對(duì)他的熟悉程度，你依然可以認(rèn)出他的身影。這其實(shí)是人類視覺(jué)的一個(gè)步態(tài)識(shí)別。
    　　
    　　步態(tài)識(shí)別是一種生物特征識(shí)別技術(shù)，是對(duì)于人的全身特征的一個(gè)識(shí)別，具有遠(yuǎn)距離、跨視角、非受控的優(yōu)勢(shì)。
    　　
    　　最初，大家了解這個(gè)技術(shù)源自一部電影《碟中諜5》，在當(dāng)時(shí)看來(lái)，很有科幻色彩。隨后，科研機(jī)構(gòu)也對(duì)此展開(kāi)了研究，但多年來(lái)，這個(gè)技術(shù)還停留在實(shí)驗(yàn)階段，技術(shù)概念多于落地應(yīng)用。
    　　
    　　唯有大華股份和銀河水滴公開(kāi)表示在步態(tài)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域取得新的突破，其中，大華在2019年深圳安博會(huì)上發(fā)布的7大“黑科技”中，就有一個(gè)與步態(tài)識(shí)別相關(guān)的技術(shù)——跨相機(jī)跟蹤技術(shù)：使用目標(biāo)檢測(cè)與步態(tài)識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多個(gè)攝像機(jī)之間目標(biāo)物體的視頻接力跟蹤。
    　　
    　　但對(duì)于這項(xiàng)技術(shù)的場(chǎng)景落地應(yīng)用，大華并沒(méi)有過(guò)多著墨，以致目前在市場(chǎng)上，銀河水滴成為唯一一家以步態(tài)識(shí)別技術(shù)為核心技術(shù)的人工智能企業(yè)，并且已經(jīng)落地應(yīng)用。
    　　
    　　▎什么是行人重識(shí)別？
    　　
    　　行人重識(shí)別(Person Re-identification)也稱行人再識(shí)別，簡(jiǎn)稱為ReID，是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)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)。
    　　
    　　在多攝像設(shè)備網(wǎng)絡(luò)下對(duì)行人進(jìn)行檢索，利用步態(tài)動(dòng)作、身體特征等更為全面的信息來(lái)識(shí)別人物，無(wú)論單獨(dú)使用還是與人臉識(shí)別相結(jié)合，都能發(fā)揮更大的應(yīng)用價(jià)值。
    　　
    　　特別是當(dāng)攝像頭無(wú)法抓拍到清晰的人臉時(shí)，行人重識(shí)別技術(shù)就發(fā)揮著非常重要的作用，只需看行人的穿著、體態(tài)、發(fā)型就“認(rèn)出”人。
    　　
    　　ReID也有另外一個(gè)名稱，叫“跨鏡追蹤”，可以對(duì)無(wú)法獲取清晰拍攝人臉的行人進(jìn)行跨攝像頭連續(xù)跟蹤，從不同攝像機(jī)拍攝的圖像或視頻中找出同一個(gè)人物，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的時(shí)空連續(xù)性。
    　　
    　　目前，大華、宇視、曠視、商湯、依圖、云從、阿里、云天勵(lì)飛等涉及AI業(yè)務(wù)的企業(yè)幾乎都有這項(xiàng)技術(shù)，有很強(qiáng)的市場(chǎng)成熟度。
    　　
    　　兩者提取的特征點(diǎn)不同
    　　
    　　步態(tài)識(shí)別提取的特征點(diǎn)包含兩個(gè)方面，一方面是提取靜態(tài)的內(nèi)部特征，如身高、頭型、腿骨、關(guān)節(jié)、肌肉等生理結(jié)構(gòu)，這些特征相對(duì)比較穩(wěn)定，在很長(zhǎng)一段時(shí)間，都不會(huì)發(fā)生大的變化；
    　　
    　　第二方面，是提取人的動(dòng)態(tài)特征，比如走路姿態(tài)、手臂擺幅、晃頭聳肩、運(yùn)動(dòng)神經(jīng)敏感度等，這些動(dòng)態(tài)特征與身體屬性密不可分，很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)也會(huì)相對(duì)比較穩(wěn)定。但是，這些動(dòng)態(tài)特征的提取與處理難度也更大。
    　　
    　　行人重識(shí)別依靠行人的整體姿態(tài)來(lái)做檢索，主要提取靜態(tài)的外部特征，比如穿著、背包、發(fā)型、雨傘等，通過(guò)分析行人的穿著和體態(tài)來(lái)識(shí)別人。
    　　
    　　但是，這些靜態(tài)的外部特征很容易發(fā)生改變，比如整體外型發(fā)生變化，換了衣服、發(fā)型、帽子、鞋子，甚至是偽裝姿態(tài)、體型等等，那么，行人重識(shí)別在此時(shí)能發(fā)揮的作用就比較有限。
    　　
    　　算法模型訓(xùn)練不同
    　　
    　　銀河水滴技術(shù)總監(jiān)張曼博士在CPS中安網(wǎng)的《安防微課》中，對(duì)步態(tài)識(shí)別技術(shù)的技術(shù)原理和算法訓(xùn)練進(jìn)行了詳細(xì)介紹。
    　　
    　　步態(tài)識(shí)別技術(shù)，首先是用攝像頭對(duì)人走路的過(guò)程進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)的檢測(cè)和分割，也就是說(shuō)將人形區(qū)域和背景區(qū)域剝離開(kāi)來(lái)。
    　　
    　　然后把行人在整個(gè)行走過(guò)程中的每一幀畫面進(jìn)行步態(tài)分割，形成整個(gè)走路周期，然后再對(duì)步態(tài)的特征進(jìn)行提取和表達(dá)，最后跟步態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)和識(shí)別。
    　　
    　　行人動(dòng)態(tài)信息較多，每一個(gè)環(huán)節(jié)其實(shí)都是一個(gè)非常難的問(wèn)題。比如在數(shù)據(jù)獲取階段，怎么獲取數(shù)據(jù)，怎么構(gòu)建步態(tài)識(shí)別的數(shù)據(jù)庫(kù)；在獲取到數(shù)據(jù)后怎么分割前景和背景，怎么讓它更精確；在特征表達(dá)的階段，怎么解決跨視角的識(shí)別問(wèn)題等等。
    　　
    　　銀河水滴研發(fā)一套大規(guī)模的步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，涵蓋軟件“步態(tài)識(shí)別互聯(lián)系統(tǒng)4.0”和硬件“小規(guī)模檢索步態(tài)識(shí)別一體機(jī)”、“大規(guī)模檢索-步態(tài)抓拍盒子&陣列”，將海量的視頻數(shù)據(jù)接入到步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)中，利用抓拍盒子、抓拍陣列等硬件的處理，將原始的視頻進(jìn)行固態(tài)的結(jié)構(gòu)化處理。
    　　
    　　現(xiàn)在的一些核心算法，包括超精度的目標(biāo)分割，能達(dá)到的精度已經(jīng)跟人眼差不多；還有極速的目標(biāo)檢測(cè)，以及跨視角的識(shí)別精度都已經(jīng)處在世界首位。
    　　
    　　除此之外，步態(tài)識(shí)別技術(shù)還需要龐大的貼近實(shí)際場(chǎng)景的步態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，銀河水滴參與和創(chuàng)建公開(kāi)、自有的步態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，目前還與公安系統(tǒng)和司法系統(tǒng)共同推進(jìn)造庫(kù)計(jì)劃，大規(guī)模地將嫌疑人的步態(tài)數(shù)據(jù)采集入庫(kù)。
    　　
    　　行人重識(shí)別ReID方面，依圖科技最近在該領(lǐng)域有了新突破，為此，在這里以依圖科技的算法水平作為參考進(jìn)行闡述。
    　　
    　　在行人重識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，首位命中率(Rank-1 Accuracy)和平均精度均值(Mean Average Precision，mAP)是業(yè)內(nèi)公認(rèn)的衡量算法水平的核心指標(biāo)。
    　　
    　　在三大ReID公認(rèn)數(shù)據(jù)集Market1501、DukeMTMC-ReID、CUHK03上，依圖將衡量算法性能的兩大關(guān)鍵指標(biāo)“首位命中率”(Rank-1 Accuracy)及“平均精度均值”(Mean Average Precision，mAP)的六項(xiàng)數(shù)據(jù)全部提升，刷新世界記錄。
    　　
    　　首位命中率高，意味著算法能夠在眾多圖像中準(zhǔn)確找出容易識(shí)別或者匹配的那張，并不能反應(yīng)模型的真實(shí)能力，尤其是應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的表現(xiàn)；
    　　
    　　而平均精度均值mAP值越高，說(shuō)明系統(tǒng)的實(shí)用性越好，既能查得全也能查得準(zhǔn)，能夠較好地應(yīng)對(duì)多遮擋、光線暗、畫面模糊等情況。
    　　
    　　因此，評(píng)價(jià)行人重識(shí)別算法性能時(shí)需要結(jié)合mAP值，它反映的是系統(tǒng)的綜合檢索性能。
    　　
    　　依圖科技深度優(yōu)化了ReID算法框架，提升了算法效率，通過(guò)結(jié)合AutoML等前沿技術(shù)，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了模型參數(shù)的自動(dòng)搜索與迭代，突破了依賴算法研究員手工設(shè)計(jì)與調(diào)優(yōu)的傳統(tǒng)算法開(kāi)發(fā)流程，在降低人力成本的同時(shí)，使得算法的泛化性能更強(qiáng)。
    　　
    　　兩者面對(duì)的挑戰(zhàn)不同
    　　
    　　步態(tài)識(shí)別具有非接觸、遠(yuǎn)距離和不容易偽裝的優(yōu)勢(shì)；但在落地應(yīng)用時(shí)，步態(tài)識(shí)別需要隨機(jī)采樣大量的時(shí)序步態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型學(xué)習(xí)，建步態(tài)庫(kù)，然后根據(jù)步態(tài)數(shù)據(jù)提供系統(tǒng)解決方案。
    　　
    　　在前期建庫(kù)采集數(shù)據(jù)的時(shí)候，步態(tài)識(shí)別的正面識(shí)別率低，容易受到性別、步長(zhǎng)、節(jié)奏、速度等的干擾；同時(shí)，相機(jī)角度、天氣條件、遮擋物、附屬物、道路崎嶇、甚至衣服光照等都會(huì)影響準(zhǔn)確性；比較難獲取年齡、性別等信息，而且非普遍性，如殘疾人不適合步態(tài)識(shí)別技術(shù)。
    　　
    　　那么在落地商用的過(guò)程中，大多數(shù)監(jiān)控場(chǎng)景都是比較復(fù)雜的，可能存在多個(gè)運(yùn)動(dòng)物體，行人圖像容易受天氣、光照等外界因素的影響，而有所變化。
    　　
    　　以日照條件下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的影子為例，它可能與被檢測(cè)的目標(biāo)相連，也可能與目標(biāo)分離。如果是前者，影子扭曲了目標(biāo)形狀，使基于輪廓的步態(tài)識(shí)別方法不可靠；如果后者，影子可能被誤認(rèn)為是場(chǎng)景中一個(gè)錯(cuò)誤的目標(biāo)。
    　　
    　　因此，在實(shí)際場(chǎng)景下的步態(tài)檢測(cè)面對(duì)的挑戰(zhàn)不小。
    　　
    　　銀河水滴為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，推出了一系列產(chǎn)品和解決方案：步態(tài)檢索智能一體機(jī)“水滴神鑒”，步態(tài)識(shí)別、檢索與追蹤系統(tǒng)“水滴慧眼”，步態(tài)抓拍盒子,步態(tài)人臉抓拍機(jī),WATRIXBOX等。
    　　
    　　通過(guò)采取三種不同的模式來(lái)建立實(shí)戰(zhàn)的步態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)：
    　　
    　　步態(tài)人臉自動(dòng)建庫(kù)(武漢模式)：采集對(duì)象：有人臉信息的在逃人員/重點(diǎn)人員
    　　
    　　步態(tài)采集系統(tǒng)(上海模式)：采集對(duì)象：未來(lái)需關(guān)注的重點(diǎn)人員
    　　
    　　未破獲案件視頻庫(kù)(重慶模式)：采集對(duì)象：無(wú)人臉信息的在逃人員/重點(diǎn)人員
    　　
    　　同時(shí)，在解決方案中還融合多種技術(shù)，包括ReID、足跡辨別、人臉識(shí)別、電子圍欄、視頻結(jié)構(gòu)化等。
    　　
    　　這些產(chǎn)品和解決方案，讓銀河水滴的步態(tài)識(shí)別技術(shù)在派出所、看守所、監(jiān)獄、公安刑事案件等領(lǐng)域中得到應(yīng)用，為人臉識(shí)別提供較大的補(bǔ)充。
    　　
    　　行人重識(shí)別是需要利用大量單個(gè)人體同一時(shí)段不同監(jiān)控下的圖像信息進(jìn)行模型學(xué)習(xí)。在用于監(jiān)控場(chǎng)景中相對(duì)較短時(shí)間內(nèi)的行人識(shí)別，精度較高，算法速度可達(dá)到毫秒級(jí)別。
    　　
    　　在真實(shí)場(chǎng)景下，ReID算法需要做到在跨時(shí)間段、跨場(chǎng)景、跨不同成像質(zhì)量的圖像采集設(shè)備下進(jìn)行高精度的快速識(shí)別，而這些攝像機(jī)所覆蓋的范圍彼此并不重疊，導(dǎo)致缺乏連貫的信息。
    　　
    　　而且在不同畫面中，人物的姿態(tài)、行為及外觀會(huì)發(fā)生較大變化，不同時(shí)間、場(chǎng)景的光照、背景和遮擋物各不相同，背景中還常有體型、衣著相似的其他人物干擾；攝像機(jī)的分辨率也有高有低，人物在畫面中出現(xiàn)的位置有遠(yuǎn)有進(jìn),這些都對(duì)ReID技術(shù)提出了挑戰(zhàn)。
    　　
    　　行人的姿態(tài)多變導(dǎo)致人臉上廣泛使用的對(duì)齊技術(shù)也在ReID中失效。行人的數(shù)據(jù)獲取難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人臉識(shí)別數(shù)據(jù)獲取難度，而行人的信息復(fù)雜程度又遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人臉，這兩個(gè)因素疊加在一起，使得ReID的算法研究變得更加困難，也更加重要。
    　　
    　　通過(guò)算法的有效設(shè)計(jì)，降低對(duì)數(shù)據(jù)依賴來(lái)實(shí)現(xiàn)ReID效果的突破是現(xiàn)在業(yè)內(nèi)的共識(shí)。這不僅對(duì)算法提出更高要求，也需要更高效的芯片提供強(qiáng)大的算力支持，二者缺少任意一個(gè)，都會(huì)影響行人重識(shí)別的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
    　　
    　　依圖在2017年投入云端AI芯片QuestCore?(求索)的研發(fā)，并于2019年5月“發(fā)布即商用”。QuestCore?是全球首顆云端視覺(jué)AI芯片，提供強(qiáng)大算力，單路攝像頭功耗不到1W。
    　　
    　　在行人重識(shí)別實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用中，依圖研發(fā)人員對(duì)算法做了進(jìn)一步優(yōu)化, 依托依圖自研AI芯片, 在僅憑穿著、體態(tài)特征的條件下，已能將行人重識(shí)別技術(shù)做到2017年~2018年人臉識(shí)別的精度。
    　　
    　　在智慧城市領(lǐng)域，ReID技術(shù)能通過(guò)軌跡還原功能，快速篩查可疑人員并進(jìn)一步鎖定出行區(qū)域，進(jìn)而做到精準(zhǔn)預(yù)防和打擊。
    　　
    　　應(yīng)用到智能園區(qū)和智能交通領(lǐng)域，ReID可對(duì)于陌生人等可疑人員進(jìn)行全方位刻畫，有效保障園區(qū)安全；
    　　
    　　在人流密集的超市、園區(qū)等大型公共場(chǎng)所，ReID能夠幫助實(shí)現(xiàn)不慎走失的兒童、老人的迅速查找；
    　　
    　　在地鐵站、機(jī)場(chǎng)等交通樞紐區(qū)域，ReID技術(shù)可以配合人臉、局部的動(dòng)作和姿態(tài)進(jìn)行快速識(shí)別，大幅提升人員過(guò)檢速度。
    　　
    　　在智能交通領(lǐng)域，ReID有助于在道路、車輛和駕駛員之間建立快速的智能通信聯(lián)系，形成人、車、道路的完整調(diào)動(dòng)閉環(huán)，精準(zhǔn)感知交通路口各個(gè)方向的車輛數(shù)量、流量和密度，為交警決策提供準(zhǔn)確依據(jù)；
    　　
    　　在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，ReID可有效對(duì)車輛、行人、障礙物、道路以及交通信號(hào)燈和交通標(biāo)識(shí)進(jìn)行感知，構(gòu)建真正智能的交通體系，帶給人們更加安全、便捷的出行體驗(yàn)。
    　　
    　　結(jié)語(yǔ)：
    　　
    　　在數(shù)據(jù)時(shí)代，AI技術(shù)賦能視頻監(jiān)控后，視頻圖像可以全面看、自動(dòng)看、關(guān)聯(lián)看，可以跨系統(tǒng)、跨區(qū)域，而且算得快、識(shí)得準(zhǔn)。
    　　
    　　無(wú)論是人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、指紋識(shí)別和步態(tài)識(shí)別等生物識(shí)別技術(shù)，還是圖像檢索的行人重識(shí)別技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)或機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，發(fā)展到如今，都各有所長(zhǎng)，彼此互補(bǔ)。
    　　
    　　步態(tài)識(shí)別、行人重識(shí)別雖然有很多的不同，但它們?cè)谌四樧R(shí)別不能發(fā)揮效用的時(shí)候，都能起到重要的補(bǔ)充識(shí)別作用。
    　　
    　　而且，這些識(shí)別技術(shù)在實(shí)際落地應(yīng)用的時(shí)候，若要發(fā)揮更大的效能，是需要彼此融合、彼此學(xué)習(xí)，不能完全割裂或獨(dú)立。
    　　
    　　相信在不久的將來(lái)，多種識(shí)別技術(shù)彼此結(jié)合，能滿足市場(chǎng)更多更豐富的場(chǎng)景應(yīng)用需求。

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