人臉識別技術(shù)是搭建平安城市的重要一環(huán)。通過人臉識別技術(shù)以及深度學習算法，城市監(jiān)控可以將視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲，并分析挖掘關(guān)鍵信息，實現(xiàn)事前預防。然而在實際應(yīng)用的場景中，攝像頭并非在任何情況下都可以拍攝到清晰人臉。因口罩、帽子等遮擋，民警和識別系統(tǒng)都無法用人臉特征判定身份。

不僅如此，在實際場景中，一個攝像頭往往無法覆蓋所有區(qū)域，而多個攝像頭之間一般也沒有重疊。因此，用全身信息來對人員進行鎖定和查找就變得十分必要——即通過將整體行人特征作為人臉之外的重要補充，實現(xiàn)對行人的跨攝像頭跟蹤。當下，計算機視覺領(lǐng)域開始逐漸展開針對“行人重識別”技術(shù)的研究工作。

行人重識別（Person Re-Identification，簡稱ReID），從字面意思理解就是對行人進行重新識別，是對不同的、沒有視野重疊覆蓋的（non-over lapping）攝像機拍攝的行人圖像建立對應(yīng)關(guān)系的處理過程。當攝像頭拍攝范圍之間不存在重疊時，由于沒有了連續(xù)信息，檢索難度也隨之增大非常多。因此，行人重識別強調(diào)的是在跨攝像機的視頻中對特定行人進行檢索。

“行人重識別”與“行人檢測”的區(qū)別

如果說行人檢測是要機器判定圖像中是否存在行人，那么行人重識別就是要機器識別出不同攝像機拍攝的特定人員的所有圖像。具體說，就是給定某人的一張圖片（query image），從多張圖片（gallery images）中找到屬于他/她的那一張或多張，是通過行人整體特征實現(xiàn)的人員比對技術(shù)。

主要應(yīng)用領(lǐng)域的區(qū)別：“行人重識別”主要應(yīng)用于刑偵工作、圖像檢索等方面?！靶腥藱z測”主要用于智能駕駛、輔助駕駛和智能監(jiān)控等相關(guān)領(lǐng)域。

為了更好的理解這個問題，不妨再思考幾個補充問題：

1.能不能用人臉識別做重識別？

理論上是可以的。但是有兩個原因?qū)е氯四樧R別較難應(yīng)用：首先，廣泛存在后腦勺和側(cè)臉的情況，做正臉的人臉識別難。其次，攝像頭拍攝的像素可能不高，尤其是遠景攝像頭里面人臉截出來很可能都沒有32x32的像素。所以人臉識別在實際的重識別應(yīng)用中很可能有限。

2.有些人靠衣服的顏色就可以判斷出來了，還需要行人重識別么？

衣服顏色確實是行人重識別做出判斷一個重要因素，但光靠顏色是不足的。首先，攝像頭之間是有色差，并且會有光照的影響。其次，有撞衫（顏色相似）的人怎么辦，要找細節(jié)，但比如顏色直方圖這種統(tǒng)計的特征就把細節(jié)給忽略了。在多個數(shù)據(jù)集上的測試表明，光用顏色特征是難以達到50%的top1正確率的。

行人重識別領(lǐng)域研究現(xiàn)狀

行人重識別問題中的圖片來源于不同的攝像頭，然而，由于不同攝像頭所處的角度、光照等環(huán)境的影響，行人重識別問題具有以下幾個特點：

由于實際監(jiān)控環(huán)境中，無法使用臉部的有效信息，所以，只能利用行人的外貌特征來進行識別。在不同攝像頭中，由于尺度、光照和角度的變化，同一個行人的不同圖片中，外貌特征會有一定程度的變化。由于行人姿勢及攝像頭角度的變化，在不同攝像頭中，不同行人的外貌特征可能比同一個人的外貌特征更相似。

針對以上幾個特點，計算機視覺領(lǐng)域的研究人員在最近幾年里進行了大量的研究工作。