楊智

[本刊訊]清華大學王生進教授課題組在有關行人再識別的研究中取得引人注目進展，該項成果分別在2014年度歐洲計算機視覺國際會議、2015年度國際電氣和電子工程師協(xié)會（IEEE）的計算機視覺大會（ICCV）上發(fā)表。

行人再識別（person re-identification）是一種判斷所關注的某個特定行人在多個監(jiān)測攝像頭的哪個攝像頭中出現(xiàn)過的新技術，以此獲得行人的行走軌跡。它通過特征提取及與模板數(shù)據(jù)庫比對的專門操作，實現(xiàn)對目標行人之識別。但是，這項技術仍未解決由于照明、視角、姿勢、方位、攝像頭設置上諸多變化而造成的匹配困難問題。

課題組在既有探索基礎上融合了時空特征，并給行人再識別研究引進詞袋表征（bag-of-wordrepresentation），即建立量化的圖像特征關鍵詞集合，獲得性能領先的實驗結果；還構建了一個本研究領域中迄今為止最大的行人再識別數(shù)據(jù)集“市場-1501”（Market-1501），使行人再識別達到快速準確的水平。他們的研究結果表明，在兩個典型行人圖像數(shù)據(jù)集上，行人再識別的準確率分別高于當時已有最好方法的4.4%和13.7%；在大規(guī)模行人再識別實驗中，對目標行人的檢索時間從400秒降低到1秒，檢索效率比現(xiàn)有算法提高了2個數(shù)量級。

2016年，王生進研究組又在國際權威期刊《IEEE模式分析與機器智能會刊》（IEEE PAMI）上發(fā)表了最新的行人再識別研究成果。在兩個典型的行人序列數(shù)據(jù)集上，基于時空信息的行人再識別準確率分別比現(xiàn)有最好方法提高5.7%和16.3%。

此研究有助于實現(xiàn)公共場所安全監(jiān)控等的智能化，對平安城市建設等具有良好應用潛力，受到國家自然科學基金等項目的資助。