إعادة تحديد هوية الكائن (إعادة تحديد الهوية)
اكتشاف إعادة تحديد هوية الكائن: مطابقة الأشخاص أو المركبات عبر الكاميرات غير المتداخلة مع تضمينات المظهر لتعزيز المراقبة وتحليلات البيع بالتجزئة والطب الشرعي.
إعادة تحديد هوية الكائن (Re-ID) هي تقنية متخصصة للرؤية الحاسوبية (CV) تُستخدم للتعرف على كائن ما عبر كاميرات متعددة غير متداخلة أو على مدى فترات طويلة. على عكس التتبع المستمر داخل دفق فيديو واحد، تركز تقنية إعادة التعرّف على مطابقة هوية الكائن عند ظهوره مرة أخرى بعد أن يكون خارج نطاق الرؤية. على سبيل المثال، يمكنها تحديد هوية الشخص الذي شاهدته كاميرا عند مدخل أحد المباني والتعرف لاحقاً على نفس الشخص في بث كاميرا مختلفة من أحد الممرات. يتم تحقيق ذلك من خلال إنشاء توقيع فريد قائم على المظهر لكل كائن يظل ثابتاً على الرغم من التغييرات في المنظور أو الإضاءة أو الوضعية.
كيفية عمل إعادة تعريف الكائنات
يتمثل جوهر عملية إعادة التعرف على الهوية في تعلم تمثيل سمة وصفية أو تضمين لكل كائن مكتشف. تتضمن هذه العملية عادةً نموذجاً للتعلم العميق، وغالباً ما يتم إنشاؤه باستخدام أطر عمل مثل PyTorch أو TensorFlow، يتم تدريبه على استخراج السمات البصرية المميزة.
- استخراج الميزات: عندما يتم اكتشاف جسم ما، يتم إدخال رقعة الصورة الخاصة به (المحتوى الموجود داخل المربع المحيط به) في شبكة عصبية. تقوم هذه الشبكة بإخراج متجه ميزات مضغوطة تلخّص المظهر الفريد للجسم، مثل ألوان وملمس الملابس لشخص ما أو طراز السيارة ولونها.
- التعلّم المتري: لضمان أن تكون هذه الميزات تمييزية للغاية، غالبًا ما يتم تدريب النماذج باستخدام تقنيات التعلم المتري العميق. تتعلم أساليب مثل الشبكات السيامية أو النماذج المدرّبة باستخدام دالة الخسارة الثلاثية لتقليل المسافة بين متجهات السمات لنفس الكائن وتعظيم المسافة بين متجهات الكائنات المختلفة.
- المطابقة: بمجرد ظهور كائن ما مرة أخرى في عرض كاميرا أخرى، يتم حساب متجه الميزة الجديد الخاص به ومقارنته بمجموعة من المتجهات المعروفة. تشير درجة التشابه العالية إلى نجاح إعادة تحديد الهوية. هذه العملية ضرورية لإنشاء رؤية شاملة لرحلة الكائن عبر شبكة كاميرا موزعة.
إعادة تحديد الكائنات مقابل تتبع الكائنات
في حين أن كلاهما يستخدمان لتتبع الأجسام مع مرور الوقت، فإن إعادة تحديد الهوية وتتبع الأجسام يحلان مشاكل مختلفة.
- تتبع الكائنات هي عملية تتبع الأجسام إطارًا تلو الآخر ضمن دفق فيديو واحد مستمر. وهي تعين معرفًا مؤقتًا وتعتمد بشكل أساسي على الحركة والاستمرارية الزمنية للحفاظ على هذا المعرف. إذا كان الجسم محجوبًا لفترة طويلة جدًا أو يتحرك بشكل غير منتظم، فقد يضيع المسار. تدعم نماذج Ultralytics خوارزميات تتبع مختلفة تتفوق في هذه المهمة.
- يتخصص برنامج إعادة تحديد هوية الكائنات في مطابقة الكائنات عبر مناظر متقطعة - إمابين كاميرات مختلفة أو بعد فجوة زمنية طويلة حيث يفشل التتبع. وهو أقل اهتمامًا بالتنبؤ السلس بالمسار وأكثر تركيزًا على مطابقة المظهر القوي. في الممارسة العملية، غالبًا ما يتم استخدام إعادة التعرّف لاستكمال أنظمة تتبع الأجسام. على سبيل المثال، عندما يُفقد مُعرّف التتبع، يمكن أن تساعد إعادة التعرّف على إعادة تأسيسه من خلال مطابقة مظهر الجسم عند ظهوره مرة أخرى.
تطبيقات واقعية
تُعد تقنية إعادة تحديد الهوية محورية في تطوير أنظمة تحليلات الفيديو الذكية لمختلف الصناعات.
- تحليلات البيع بالتجزئة: في مراكز التسوق الكبيرة، يمكن لنظام Re-ID تتبع مسار العميل عبر المتاجر والطوابق المتعددة. من خلال فهم كيفية تنقل المتسوقين في المكان، والمناطق التي يزورونها، ومدة بقائهم، يمكن لتجار التجزئة الحصول على رؤى قيمة لتحسين تخطيطات المتاجر ومواضع المنتجات وتجربة العملاء بشكل عام. وهذا يوفر مستوى تحليل أعمق بكثير من مجرد إحصاء عدد الزبائن.
- المدينة الذكية والسلامة العامة: بالنسبة للمراقبة الذكية في البيئات الحضرية، يمكّن نظام Re-ID أفراد الأمن من متابعة شخص أو مركبة ذات أهمية عبر شبكة كاميرات على مستوى المدينة. إذا تم رصد شخص مشبوه في أحد المواقع، يمكن للنظام البحث تلقائيًا عن ظهوره في التغذية من الكاميرات الأخرى، مما يسرّع بشكل كبير من الاستجابة للحوادث والتحليل الجنائي دون مراجعة يدوية للفيديو. هذه القدرة ذات قيمة أيضاً للعثور على الأشخاص المفقودين في المناطق الكبيرة والمزدحمة. وقد لعبت مجموعات البيانات مثل Market-1501 دورًا أساسيًا في تطوير أبحاث إعادة تحديد هوية الأشخاص لمثل هذه التطبيقات.
