Reidentificación de objetos (Re-ID)

La reidentificación de objetos (Re-ID) es una técnica especializada de visión por ordenador (CV) utilizada para reconocer un objeto a través de varias cámaras no superpuestas o durante periodos prolongados. A diferencia del seguimiento continuo dentro de un único flujo de vídeo, la reidentificación se centra en la coincidencia de la identidad de un objeto cuando reaparece después de haber estado fuera de la vista. Por ejemplo, puede identificar a una persona vista por una cámara en la entrada de un edificio y reconocerla después en la imagen de otra cámara en un pasillo. Esto se consigue creando una firma única, basada en la apariencia, para cada objeto, que se mantiene constante a pesar de los cambios de perspectiva, iluminación o pose.

Cómo funciona la reidentificación de objetos

El núcleo de la Re-ID es aprender una representación descriptiva de características, o una incrustación, para cada objeto detectado. Este proceso suele implicar un modelo de aprendizaje profundo, a menudo construido con marcos como PyTorch o TensorFlow, que se entrena para extraer características visuales distintivas.

• Extracción de características: Cuando se detecta un objeto, su parche de imagen (el contenido dentro de su cuadro delimitador) se introduce en una red neuronal. Esta red genera un vector de características compacto que engloba el aspecto único del objeto, como los colores y texturas de la ropa de una persona o el modelo y color de un coche.
• Aprendizaje métrico: Para garantizar que estas características sean altamente discriminativas, los modelos se entrenan a menudo utilizando técnicas de aprendizaje métrico profundo. Métodos como las redes siamesas o los modelos entrenados con una función de pérdida triple aprenden a minimizar la distancia entre vectores de características del mismo objeto y a maximizar la distancia entre vectores de objetos diferentes.
• Coincidencia: una vez que un objeto reaparece en la vista de otra cámara, se calcula su nuevo vector de características y se compara con una galería de vectores conocidos. Una puntuación de similitud alta indica que la reidentificación se ha realizado correctamente. Este proceso es crucial para crear una visión holística del recorrido de un objeto a través de una red de cámaras distribuidas.

Reidentificación de objetos frente a seguimiento de objetos

Aunque ambos se utilizan para seguir objetos a lo largo del tiempo, la Re-ID y el seguimiento de objetos resuelven problemas diferentes.

• Seguimiento de objetos es el proceso de seguimiento de objetos fotograma a fotograma dentro de un flujo de vídeo único y continuo. Asigna un ID temporal y se basa principalmente en el movimiento y la continuidad temporal para mantener ese ID. Si un objeto permanece oculto durante demasiado tiempo o se mueve de forma demasiado errática, el seguimiento puede perderse. Los modelos Ultralytics admiten varios algoritmos de seguimiento que destacan en esta tarea.
• La reidentificación de objetos se especializa en la coincidencia de objetos a través de vistas discontinuas, ya seaentre diferentes cámaras o tras un largo intervalo de tiempo en el que falla el seguimiento. Se centra menos en la predicción de trayectorias suaves y más en la correspondencia robusta de apariencias. En la práctica, la Re-ID se utiliza a menudo como complemento de los sistemas de seguimiento de objetos. Por ejemplo, cuando se pierde una identificación de seguimiento, Re-ID puede ayudar a restablecerla haciendo coincidir la apariencia del objeto cuando vuelve a aparecer.

Aplicaciones en el mundo real

La tecnología Re-ID es fundamental en el desarrollo de sistemas inteligentes de análisis de vídeo para diversas industrias.

• Análisis del comercio minorista: En los grandes centros comerciales, Re-ID puede seguir el recorrido de un cliente por varias tiendas y plantas. Al comprender cómo navegan los compradores por el espacio, qué zonas visitan y cuánto tiempo permanecen en ellas, los minoristas pueden obtener información valiosa para optimizar la distribución de las tiendas, la colocación de los productos y la experiencia general del cliente. Esto proporciona un nivel de análisis mucho más profundo que el simple recuento de pisadas.
• Ciudad inteligente y seguridad pública: Para la vigilancia inteligente en entornos urbanos, Re-ID permite al personal de seguridad seguir a una persona o vehículo de interés a través de una red de cámaras en toda la ciudad. Si se detecta a una persona sospechosa en un lugar, el sistema puede buscar automáticamente su aparición en las imágenes de otras cámaras, lo que acelera significativamente la respuesta ante incidentes y el análisis forense sin necesidad de revisar el vídeo manualmente. Esta capacidad también es valiosa para encontrar a personas desaparecidas en zonas muy concurridas. Conjuntos de datos como Market-1501 han contribuido decisivamente al avance de la investigación sobre identificación de personas para este tipo de aplicaciones.