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如今，人脸识别技术日趋成熟，已应用在众多场景和产品中。但其仍然存在“短板”——如果无法获取完整的人脸信息，识别就无从谈起。假使犯罪分子熟悉摄像头位置，就有可能会避开镜头，给案件侦破带来障碍。
跨镜追踪技术（Person Re-Identification，简称ReID）正好能够弥补人脸识别的以上不足，它能够识别人们的服装穿着、体态与发型等，主要解决跨摄像头跨场景下的行人识别、追踪与检索。简单来说，即可以无需人脸，只看穿着、体态等“认出”一个人。跨镜追踪技术将人工智能的认知水平提高到一个新阶段，近年来成为了人工智能领域重要的研究方向。
因为热门，不少企业积极攻关。记者从云从科技了解到，近日其在跨镜追踪技术上再次取得重大进展，在三大主流跨镜追踪技术数据集Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03上超过阿里巴巴、腾讯、微软、中科院自动化所等企业与科研机构，创造新的世界纪录。
云从科技成立于2015年3月，是一家孵化于中国科学院、专注于计算机视觉与人工智能的高科技企业。
据了解，在跨镜追踪技术研究领域，首位命中率（Rank-1 Accuracy）和平均精度均值（mAP）是衡量算法水平的核心指标，其中平均精度均值更能综合反映算法在真实场景中应用的能力。此次，云从科技研究团队在这两大核心指标均取得第一，其中在Market-1501数据集上的平均精度均值远超目前业内顶尖水平,达到91.14%。
云从科技副总裁张立表示，这一成果的取得源于坚持在底层算法上潜心进行原创研究和开拓创新。云从科技研究团队在去年“行人多粒度特征提取理论”的基础上又提出了全新的“基于感受野的行人多粒度特征提取理论”，并根据该理论设计了更加合理的多分支结构，配合创新的数据增强算法。云从科技“飞龙R2”算法方案在三大数据集的mAP指标中，相较于去年又分别提高了4.24%、4.91%、13.66%。
云从科技目前在跨镜追踪和其相关技术上已居于全球领先。近一年来，云从已经拥有了面向不同行业场景的技术方案和商业产品。张立介绍说，跨镜追踪系统可以帮助公安视频侦查实现人脸、人体图像与数据联结，强化轨迹追踪功能，深化公安视频图像应用能力；在新零售场景中，跨镜追踪技术可以让“人”与“场”之间的关系数据得以收集并以可视化的方式重现，使商家对用户画像和用户行为有更强感知，从而能做出更准确的商业决策，同时也为线下针对用户的个性化服务和精准营销提供了可能。
尽管跨镜追踪技术有望把人工智能从“刷脸”带进“识人”新纪元，但与人脸识别类似，跨镜追踪技术目前仍有困难需要克服，例如光线、遮挡、图片模糊等客观因素。另外，行人穿着多样，同一人穿不同的衣服、不同的人穿相似的衣服等也对新技术提出更高的要求。
据介绍，行人的数据获取难度远大于人脸识别数据获取难度，而行人的信息复杂程度又远大于人脸，两个因素叠加在一起使跨镜追踪技术的算法研究更加困难，也更加重要。通过算法的有效设计，降低对数据依赖来实现跨镜追踪效果的突破，成为业内的共识。
云从科技研发人员表示，在跨镜追踪技术发展过程中，将提取行业最广泛和最关键的需求，以应用场景倒逼企业核心技术创新，带动产业上下游，进而让人工智能能够大幅提升行业智能化水平。
“人工智能正在作为国家基础设施，逐渐与产业融合，在加速经济结构优化升级的同时,也必将对人们生产生活方式带来深远影响，这为我们人工智能企业提供了更大的舞台，给行业注入了更多信心。”张立说。
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