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人員重新識別需要在來自不同相機并具有不同背景,角度或位置的多個圖像中自動識別同一個人。盡管最近在人工智能(AI)領(lǐng)域取得了進展,但人員重新識別仍然是一項極具挑戰(zhàn)性的任務(wù),特別是由于人的姿勢有很多變化,以及與照明,遮擋,錯位和背景雜亂相關(guān)的其他差異。
美國蘇寧研發(fā)中心的研究人員最近開發(fā)了一種基于多尺度身體部位掩模引導(dǎo)注意網(wǎng)絡(luò)(MMGA)的人員重新識別技術(shù)。他們的論文預(yù)先發(fā)布在arXiv上,將于6月份的2019年CVPR研討會聚焦演示期間發(fā)表。
“人們重新識別正在成為一項越來越重要的任務(wù),因為它具有廣泛的潛在應(yīng)用,例如刑事調(diào)查,公共安全和圖像檢索,”進行這項研究的研究人員之一的Honglong Cai告訴TechXplore。“然而,由于遮擋,錯位,姿勢變化和背景雜亂,它仍然是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。在我們最近的研究中,我們的團隊試圖開發(fā)一種方法來克服這些挑戰(zhàn)。”
蔡和他的同事沒有關(guān)注整個圖像,而是開發(fā)了一個人物重新識別的模型,只關(guān)注感興趣的人,忽略了背景。將這一想法更進一步,他們的模型分析給定圖像中人的不同身體部位。
“為了實現(xiàn)我們的想法,我們創(chuàng)造性地提出了一個多尺度的身體部分面具引導(dǎo)注意網(wǎng)絡(luò),”蔡說。“我們應(yīng)用身體面具來指導(dǎo)我們模型的訓(xùn)練,以便它可以更多地關(guān)注圖像中的人體。我們的模型包含兩個部分:特征提取器和注意模塊。”
由蔡和他的同事設(shè)計的模型的特征提取器組件可以從圖像中提取人體的辨別特征。另一方面,模型的注意模塊引導(dǎo)MMGA網(wǎng)絡(luò),突出顯示應(yīng)該密切注意的圖像區(qū)域(即像素)。
研究人員使用身體面具來指導(dǎo)模型注意模塊的訓(xùn)練,因為這樣可以讓人體識別背景信息。此外,他們將身體面罩分成上身和下身面罩,以便注意模塊可以學(xué)會區(qū)分人體的上部和下部。
“與大多數(shù)現(xiàn)有人重新識別方法不同,將圖像分割成固定的幻燈片,我們的模型可以確切地分辨上半身和下半身的位置,”蔡解釋道。“此外,身體面罩僅用于訓(xùn)練階段,我們在推理階段不需要身體面罩,這使我們的模型在實際應(yīng)用中非常有效。”
為了評估他們的模型,Cai和他的同事進行了一系列實驗,測試其在兩個數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn),即Market-1501和DukeMTMC-reID數(shù)據(jù)集。他們發(fā)現(xiàn),他們的模型可以減少人的姿勢,錯位和背景雜亂的變化的負面影響,優(yōu)于最先進的重新識別方法。
研究人員收集的研究結(jié)果表明,注意機制可以顯著提高人員重新識別網(wǎng)絡(luò)的準確性。此外,他們的研究介紹了一種可以進一步提高這種準確性的面罩指導(dǎo)注意訓(xùn)練方法
“在我們最近的工作中,上身面罩和下身面罩被用來指導(dǎo)注意模塊的訓(xùn)練,”蔡說。“將來,我們希望嘗試將身體面具分成更精細的細節(jié),如頭部,手部,手臂,腿部等,因為這可以進一步提高人員重新識別的準確性。”
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