行人再识别和车辆再识别属于目标再识别(也叫目标重识别)的两个重要任务,目标再识别主要用于解决目标的跨相机跟踪,实现场景匹配可以实现行人/车辆的跨视场跟踪以及轨迹预测等。ReID是跨摄像头跟踪中解决目标因为视野丢失(跨摄像头)后再匹配起来的最直接(甚至可以说是唯一)的方法,是单摄像头中多目标和单目标跟踪的一种非常有效的特征(Appearance feature)。


行人再识别定义
行人再识别(Person Re-identification):也称行人重识别,是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。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。

行人再识别的目的在于判断某个摄像头中的某个行人是否曾经出现在其他的摄像头中,即需要将某个行人特征与其他行人特征进行对比,判断是否属于同一个行人。

行人再识别难点在于是否能够保证相同的人在不同图像下能被识别出来。

在视频监控领域的目标是要做到多目标跨摄像头跟踪(Multi-target Multi-camera Tracking, 简称MTMC Tracking),行人再识别和行人跟踪都是为了达到这个最终目标的子任务。



车辆再识别定义
车辆再识别(Vehicle Re-Identification):也称为车辆检索,旨在找到不同监控场景下的同一辆车。

车辆再识别(reid)是通过不同的摄像头识别同一辆车。不同于车型分类,车脸识别更精细,更具挑战性。它不仅要判断两辆车是否属于同一个精细车型,还需要确定两辆同一年款相同颜色的车是不是同一辆车。车牌作为车辆的唯一标识,在车辆识别中得到了广泛的应用。


明景车辆重识别




www.kkk755.com