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体态识别屡刷新记录无限接近落地应用

技术动态    发布于:2020-09-15 17:08
  

  跟着人脸辨认技能使用落地的老练,行业开端寻求更多技能使用的可能性。以步态或许行为剖析为代表的身形剖析作为人脸技能的重要补充和扩展,越来越多互联网巨子和科技独角兽开端意识到它的重要性,并逐渐在技能上获得打破和使用落地。

  上一年3月,云从科技宣告在跨镜追寻技能(ReID,PersonRe-identification)上再次获得重大进展,在三大干流ReID数据集Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03上再一次领跑全球。本次云从科技研讨团队在三大数据集的两大核心方针mAP与Rank-1准确率上均获得第一,其间在Market-1501数据集上的mAP远超现在业界顶尖水平,达到了惊人的91.14%。

  本年8月份,大华股份表明,其步态辨认技能再次获得新打破,各项方针再次改写CASIA-B步态数据集历史记录:在正常、带包、穿大衣不同的检索环境下,Rank1准确率别离达97.4%、94.0%、87.0%,均创历史新高,继续保持领先水平。

  紧接着,8月底银河水滴宣告,公司步态辨认技能再次获得重大打破,各项要害方针再次改写CASIA-B步态数据集历史记录;在技能实力继续引领行业的同时,银河水滴步态辨认技能实战才能也得到了有用证明,步态辨认相关产品现已开端规模化布置。

  实践上,身形辨认相较于其他生物特征辨认具有很大难度,现在大部分企业还着重在"刷榜"阶段,只要少部分企业在实践场景中实现落地使用。例如在疫情发生后,使用范围广泛的人脸辨认、指纹辨认等技能呈现了很大的使用受阻。为弥补人脸辨认技能缺乏,步态辨认技能、行人重辨认ReID技能等开端展现新的商场生机。

  步态辨认通过身体体型和行走姿势来辨认方针的身份,简略来说就是不看脸也能认出方针,是远间隔辨认场景下最具潜力的生物特征辨认技能之一。现在,从几家企业的"刷榜"数据来看,步态辨认在实验室中的辨认精度现已达到了非常高的水平。

  行人重辨认技能主要是通过计算机视觉技能,处理远间隔、无拘束、模糊、遮挡等身份辨认难点,检索出不同摄像头下的同一个方针,从而实现方针身份辨认,最典型的使用是以图搜图,在公安、交通等行业领域具有宽广的使用价值。

  当然,需求指出继续改写数据现已没有任何实践意义,众所周知,现阶段,人工智能最大的难点在于落地使用,据有关专家泄漏,实践场景与实验室场景有着天壤之别,实验室条件下的数据信息获取是在光照安稳、高清晰度、布景干净下单人的行走数据,数据量为千人左右。而实战场景的视频质量有多重干扰因素,如像素、光照、间隔、杂乱布景、人物遮挡等,且实战环境中的数据对比量可达千万人次。因而测试数据库得到的高辨认率并无法在实战场景中获得应有作用。

  现在从商场使用上来看,以银河水滴、云从科技、大华股份为代表的企业,正在致力将实验室的数据有用转化为实践产品和处理计划。其间银河水滴通过四年的继续尽力,在步态辨认的实战使用领域现已遥遥领先业界,实践场景中,在跨场景、跨视角、变换着装、暗夜等杂乱辨认条件下,银河水滴步态辨认技能依然能够有用进行身份辨认,实战才能和可靠性得到了使用单位的高度认可。

  截止现在,银河水滴现已推出了一系列填补国内外空白的立异性产品及处理计划:步态辨认互联体系、步态检索一体机、大规模步态库建设计划、智能步态人脸双目抓拍机、发热人员智能筛查与轨迹追寻体系等。