西交利物浦大學研究團隊在提高行人再識別技術的精確度方面取得新進展
2019-02-17 09:50:09網絡資源
每天，世界各地有數以百萬計的監控攝像頭在收集人們在公共場所活動的圖像和視頻。然而，這些可視化數據將去往何處，我們又該如何利用它們來保障公眾安全呢？
這一議題是西交利物浦大學研究人員近期關注的焦點，他們正在開發一種新的算法，來創造智能化的攝像頭，利用視覺數據來改善“行人再識別系統（person re-identification）”。
西浦電氣與電子工程系學者肖繼民博士介紹道，行人再識別系統能夠顯著改善公共安全，因為當一名已知的罪犯進入公共場所時，該系統能向政府部門發出警報。
“行人再識別系統是綜合運用各種視覺數據來成功識別同一個人的技術，這些數據包括來自不同監控攝像頭的視頻以及身份證圖像等。”他說。
肖繼民博士介紹道，行人再識別技術目前尚處于早期發展階段：與人臉識別技術超過99％的準確率相比，行人再識別技術的準確率還只有90%左右。
“然而，人臉識別技術只有在面部特征非常清晰時才有效，但許多監控攝像頭并不能達到高清標準。由于攝像頭的分辨率低，經常會出出現行人的臉部模糊不清的狀況，而行人再識別技術剛好能彌補這一點。”
“如果我們能夠改進行人再識別技術，就能更加助益公共安全。以機場為例，我們正在開發的新算法能夠幫助攝像機掃描機場環境，識別出現在機場的恐怖分子。” 肖繼民博士說。
近期，西浦電氣與電子工程系的研究團隊在提高行人再識別技術的精確度方面又前進了一步，他們的研究成果發表于國際期刊Pattern Recognition上。
該論文的主要作者、西浦博士生謝彥春透露，他們的最新研究致力于解決當前在現實場景中行人再識別技術所面臨的一系列挑戰，例如由于光線不足、姿勢不同等因素造成的個人外表的巨大變化。
“在論文中，我們提出了一種全新的行人聚合網絡，該技術能夠通過將同一個人的特征變化最小化，從而準確定位圖像中的人。”
“我們采用最先進的物體檢查技術，使攝像機能夠自動鎖定圖像中的人物——例如一名穿馬路的行人，并將這個人與周圍環境完全隔離開來。”謝彥春解釋道。
謝彥春是由電氣與電子工程系肖繼民博士與系主任黃開竹教授共同指導的博士生。該論文是近幾個月來他在頂級人工智能期刊上發表的第二篇論文。他的另一篇關于利用強化學習算法進行視覺目標跟蹤的論文，發表于國際期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology上。
該團隊的研究人員在肖繼民博士帶領下的西浦多媒體技術實驗室工作。該團隊已獲得多項科研基金的資助以開展科學研究，其中包括國家自然科學基金（NSFC）和江蘇省科技計劃等。（通訊員：Rosanna Galvin 徐敏 石露蕓）
