人臉識別攝像頭看不到人臉，怎么辦？人臉識別自2015年在準(zhǔn)確度上超越人類開始，四年之間識別精度躍升了10萬倍，未來還將解鎖更多復(fù)雜應(yīng)用場景，將效率提升幾個量級。然而，目前的實際應(yīng)用場景中，單個攝像頭無法覆蓋所有區(qū)域，多個攝像頭檢測范圍也少有重疊，不僅如此，受限于視頻監(jiān)控探頭安裝高度及密度，拍到更多的是行人側(cè)臉、頭頂或者后腦勺。

在人臉識別實現(xiàn)之前，更面臨一重難題：攝像機遍布城市各個角落，在扣除卡口攝像機、電子警察所用的抓拍攝像機之外，符合人臉采集標(biāo)準(zhǔn)的攝像機卻鳳毛麟角：存量前端設(shè)備難以達到人臉識別所要求的架設(shè)高度、角度等要求，需要換新或改造，而這涉及長周期高投入的建設(shè)。要盡量挖掘平安城市、雪亮工程已架設(shè)的攝像機的潛力，還需要加入其他技術(shù)。

AI+安防行業(yè)頭部玩家的目光開始聚集向ReID（行人再識別）技術(shù)與人臉識別的結(jié)合應(yīng)用。ReID技術(shù)對環(huán)境與設(shè)備的要求并不高，能夠充分利用現(xiàn)有設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施，且只要識別出一定的行人特征，就可以實現(xiàn)跨攝像頭對檢索對象進行連續(xù)追蹤和軌跡還原，在此過程中一旦發(fā)現(xiàn)人臉信息，人員身份就可以明確。這對社會公共治安來講，是非常理想的技術(shù)。

例如，已知某嫌疑人照片，要取得其在監(jiān)控中出現(xiàn)的視頻段，ReID就可以根據(jù)照片去監(jiān)控視頻庫中收集數(shù)據(jù)，串聯(lián)起嫌疑人在各個攝像頭中的軌跡，這將對刑偵工作提供非常大的幫助。

總體而言，對于監(jiān)控領(lǐng)域來說，廠商希望通過ReID技術(shù)關(guān)聯(lián)并找出不同視頻內(nèi)的同一物體，只有做到這種程度，整個監(jiān)控操作才可以稱得上完整，才能看到大局。

應(yīng)當(dāng)指出的是，ReID本身也是一項非常難的技術(shù)，要從不同的視頻之中識別出同一個人，視頻光照條件、監(jiān)控區(qū)域分辨率和角度、目標(biāo)遮擋情況、乃至穿著相近衣服的人等都會給識別造成困難。數(shù)據(jù)獲取難度大，就會對算法提出比較大的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)在業(yè)內(nèi)盡量在算法層面做工作，以提高 ReID 識別效果。

老牌安防公司如海康和大華、AI四小龍、華為，還有傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭BAT等，均在ReID領(lǐng)域有著自己的布局和積累。云從ReID技術(shù)更是超越阿里巴巴、騰訊、中科院，打破三項世界紀(jì)錄，一舉將ReID識別率推至可商用水平。

結(jié)語：“刷臉”作為計算機視覺領(lǐng)域的重要應(yīng)用，已經(jīng)席卷全行業(yè)，而“識人”將促使計算機視覺行業(yè)進入新的發(fā)展階段。目前ReID技術(shù)主要應(yīng)用于安防領(lǐng)域，安防業(yè)在ReID眾多細(xì)分領(lǐng)域均已有深入研究，例如行人檢測、姿態(tài)估計、行為動作識別、行人結(jié)構(gòu)化信息提取等。未來ReID與人臉識別相結(jié)合能夠應(yīng)用于更多更豐富的場景，讓大家能夠更快體會到智能技術(shù)對安防、自動駕駛、家居生活等方方面面的升級。