行人重识别技术浅谈(Person Re-identification)

1. 解决什么问题？
   利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。说白了就是在第一张图中找到了某个人，接着在其他的图中也要找到这个人，就是说要个刚刚识别的那个人一个ID，在其他的图里不识别其他的人，我们还识别这个人，给每个要识别的物体一个特定的身份。
2. 如何做？
   我们知道，神经网络在传统意义上可以做两类任务，一个是分类一个是检测，其中检测的网络其实也包含了分类，他们都是有监督学习。在ReID的任务中，大致的思路就是要在第一个图中找到我们需要的那个行人（设想一个场景我们需要在提供的监控图片中追踪一个违法的行人或者车辆等），那么在接下来的几张图片中我们还要找到刚刚违法的那个人。这个时候第一步我们首先要在第一张图中找到这个人，并且保存下来，记录他的特征图；第二步则是在其他的图片中进行检测任务，检测同样的行人的图片，但是这个时候我们可能检测出很多行人，但是其中只有一个是我们需要的，所以我们要进行特征的匹配，选出其中和我们一开始所需要的那个人的特征图“距离”最小的topK张特征图，这个时候就需要进行筛选了，得分高（或者说是距离小）的图片会被神经网络认为是我们需要的那张图。以下图片解释了如何进行ReID的大致思路：