近日，澎思科技(Pensees)在基于視頻的行人再識別數(shù)據(jù)集(PRID-2011，iLIDS-VID，MARS)中取得突破。

據(jù)了解，澎思科技算法在最大的視頻數(shù)據(jù)集MARS上的首位命中率指標88.8%，在iLIDS-VID和PRID-2011等數(shù)據(jù)集上首位命中率分別為88.0%和95.5%。

具體來說，主要包括三個方面：

1、受遮擋、姿態(tài)變化、視角變化等因素的影響，視頻序列中行人的特征是不連續(xù)的。用全局特征來度量每一幀圖片的權重往往會損失掉許多重要的信息。采用分割重組策略將特定局部特征重組成多個視頻序列進行學習，進而極大減少局部特征損失對最終特征的影響。

2、提出雙向圖注意力機制模塊。將圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和SENet結合，在整個序列上進行通道域的模式選擇學習。同時通過雙向網(wǎng)絡進行空間域的注意力區(qū)域學習。由于圖卷積網(wǎng)絡的特性，每一幀圖片的注意力特征都是與其他幀相互學習結合的結果，從而提高特征的代表性。

3、利用幀間相似度進行序列融合。通過數(shù)學計算的方式就可以達到融合的目的。這樣，數(shù)據(jù)的類內相似度得到了提高。在結合三元損失函數(shù)進行訓練后，類間相似度得到了降低，進而提高重識別效果。

澎思科技角介紹，基于視頻的行人再識別(ReID)技術更貼近智慧城市建設的諸多應用場景，能有效解決行人信息有限、特征不足及其他干擾因素等問題，相比單幀圖片的行人再識別具備更長遠的落地應用空間。