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每天，世界各地有數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的監(jiān)控?cái)z像頭在收集人們?cè)诠矆?chǎng)所活動(dòng)的圖像和視頻。然而，這些可視化數(shù)據(jù)將去往何處，我們又該如何利用它們來(lái)保障公眾安全呢？這一議題是西交利物浦大學(xué)研究人員近期關(guān)注的焦點(diǎn)，他們正在開發(fā)一種新的算法，來(lái)創(chuàng)造智能化的攝像頭，利用視覺(jué)數(shù)據(jù)來(lái)改善“行人再識(shí)別系統(tǒng)（person re-identification）”。西浦電氣與電子工程系學(xué)者肖繼民博士介紹道，行人再識(shí)別系統(tǒng)能夠顯著改善公共安全，因?yàn)楫?dāng)一名已知的罪犯進(jìn)入公共場(chǎng)所時(shí)，該系統(tǒng)能向政府部門發(fā)出警報(bào)?！靶腥嗽僮R(shí)別系統(tǒng)是綜合運(yùn)用各種視覺(jué)數(shù)據(jù)來(lái)成功識(shí)別同一個(gè)人的技術(shù)，這些數(shù)據(jù)包括來(lái)自不同監(jiān)控?cái)z像頭的視頻以及身份證圖像等。”他說(shuō)。肖繼民博士介紹道，行人再識(shí)別技術(shù)目前尚處于早期發(fā)展階段：與人臉識(shí)別技術(shù)超過(guò)99％的準(zhǔn)確率相比，行人再識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率還只有90%左右?！叭欢?，人臉識(shí)別技術(shù)只有在面部特征非常清晰時(shí)才有效，但許多監(jiān)控?cái)z像頭并不能達(dá)到高清標(biāo)準(zhǔn)。由于攝像頭的分辨率低，經(jīng)常會(huì)出出現(xiàn)行人的臉部模糊不清的狀況，而行人再識(shí)別技術(shù)剛好能彌補(bǔ)這一點(diǎn)?！薄叭绻覀兡軌蚋倪M(jìn)行人再識(shí)別技術(shù)，就能更加助益公共安全。以機(jī)場(chǎng)為例，我們正在開發(fā)的新算法能夠幫助攝像機(jī)掃描機(jī)場(chǎng)環(huán)境，識(shí)別出現(xiàn)在機(jī)場(chǎng)的恐怖分子?！?肖繼民博士說(shuō)。近期，西浦電氣與電子工程系的研究團(tuán)隊(duì)在提高行人再識(shí)別技術(shù)的精確度方面又前進(jìn)了一步，他們的研究成果發(fā)表于國(guó)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(dāng)前在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中行人再識(shí)別技術(shù)所面臨的一系列挑戰(zhàn)，例如由于光線不足、姿勢(shì)不同等因素造成的個(gè)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(wǎng)絡(luò)，該技術(shù)能夠通過(guò)將同一個(gè)人的特征變化最小化，從而準(zhǔn)確定位圖像中的人?！薄拔覀儾捎米钕冗M(jìn)的物體檢查技術(shù)，使攝像機(jī)能夠自動(dòng)鎖定圖像中的人物——例如一名穿馬路的行人，并將這個(gè)人與周圍環(huán)境完全隔離開來(lái)?！敝x彥春解釋道。（圖片從左到右：黃開竹教授、謝彥春、肖繼民博士）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(dǎo)的博士生。該論文是近幾個(gè)月來(lái)他在頂級(jí)人工智能期刊上發(fā)表的第二篇論文。他的另一篇關(guān)于利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行視覺(jué)目標(biāo)跟蹤的論文，發(fā)表于國(guó)際期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology上。該團(tuán)隊(duì)的研究人員在肖繼民博士帶領(lǐng)下的西浦多媒體技術(shù)實(shí)驗(yàn)室工作。該團(tuán)隊(duì)已獲得多項(xiàng)科研基金的資助以開展科學(xué)研究，其中包括國(guó)家自然科學(xué)基金（NSFC）和江蘇省科技計(jì)劃等。（記者：Rosanna Galvin 翻譯：徐敏 編輯：石露蕓 供圖：電氣與電子工程系）