Nhận dạng lại đối tượng (Re-ID)

Nhận dạng lại đối tượng (Re-ID) là một kỹ thuật thị giác máy tính (CV) chuyên biệt được sử dụng để nhận dạng một đối tượng qua nhiều camera không chồng lấn hoặc trong thời gian dài. Không giống như theo dõi liên tục trong một luồng video duy nhất, Re-ID tập trung vào việc khớp danh tính của đối tượng khi nó xuất hiện trở lại sau khi biến mất khỏi tầm nhìn. Ví dụ: công nghệ này có thể nhận dạng một người được camera nhìn thấy ở lối vào tòa nhà và sau đó nhận dạng chính người đó trong nguồn cấp dữ liệu của một camera khác từ hành lang. Điều này đạt được bằng cách tạo ra một dấu ấn riêng biệt, dựa trên ngoại hình cho mỗi đối tượng, duy trì tính nhất quán bất kể sự thay đổi về góc nhìn, ánh sáng hoặc tư thế.

Cách thức hoạt động của việc nhận dạng lại đối tượng

Cốt lõi của Re-ID là học cách biểu diễn đặc điểm mô tả, hay còn gọi là nhúng , cho mỗi đối tượng được phát hiện. Quá trình này thường liên quan đến một mô hình học sâu , thường được xây dựng bằng các nền tảng như PyTorch hoặc TensorFlow , được đào tạo để trích xuất các đặc điểm trực quan đặc trưng.

• Trích xuất đặc điểm : Khi một đối tượng được phát hiện, mảng ảnh của nó (nội dung trong khung giới hạn của nó) được đưa vào mạng nơ-ron. Mạng này tạo ra một vectơ đặc điểm nhỏ gọn, bao gồm diện mạo độc đáo của đối tượng, chẳng hạn như màu sắc và họa tiết quần áo của một người hoặc kiểu dáng và màu sắc của một chiếc xe.
• Học Đo Lường : Để đảm bảo các đặc trưng này có độ phân biệt cao, các mô hình thường được huấn luyện bằng các kỹ thuật học đo lường sâu . Các phương pháp như mạng Siamese hoặc mô hình được huấn luyện với hàm mất mát bộ ba sẽ học cách giảm thiểu khoảng cách giữa các vectơ đặc trưng của cùng một đối tượng và tối đa hóa khoảng cách giữa các vectơ của các đối tượng khác nhau.
• So khớp : Khi một đối tượng xuất hiện trở lại trong góc nhìn của một camera khác, vectơ đặc trưng mới của nó sẽ được tính toán và so sánh với một bộ sưu tập các vectơ đã biết. Điểm tương đồng cao cho thấy việc nhận dạng lại thành công. Quá trình này rất quan trọng để tạo ra cái nhìn toàn diện về hành trình của một đối tượng trên mạng lưới camera phân tán.

Xác định lại đối tượng so với Theo dõi đối tượng

Mặc dù cả hai đều được sử dụng để theo dõi các đối tượng theo thời gian, nhưng Re-ID và theo dõi đối tượng giải quyết các vấn đề khác nhau.

• Theo dõi Đối tượng là quá trình theo dõi đối tượng từng khung hình trong một luồng video liên tục duy nhất . Nó gán một ID tạm thời và chủ yếu dựa vào chuyển động và tính liên tục theo thời gian để duy trì ID đó. Nếu một đối tượng bị che khuất quá lâu hoặc di chuyển quá thất thường, dấu vết có thể bị mất. Các mô hình Ultralytics hỗ trợ nhiều thuật toán theo dõi khác nhau rất hiệu quả trong nhiệm vụ này.
• Nhận dạng lại đối tượng chuyên về việc so khớp các đối tượng trên các góc nhìn không liên tục — giữa các camera khác nhau hoặc sau một khoảng thời gian dài mà việc theo dõi không thành công. Phương pháp này ít quan tâm đến việc dự đoán quỹ đạo mượt mà mà tập trung hơn vào việc so khớp ngoại hình mạnh mẽ. Trong thực tế, Re-ID thường được sử dụng để bổ sung cho các hệ thống theo dõi đối tượng. Ví dụ: khi ID theo dõi bị mất, Re-ID có thể giúp thiết lập lại bằng cách so khớp ngoại hình của đối tượng khi nó xuất hiện trở lại.

Các Ứng dụng Thực tế

Công nghệ Re-ID đóng vai trò then chốt trong việc phát triển các hệ thống phân tích video thông minh cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

• Phân tích Bán lẻ : Tại các trung tâm mua sắm lớn, Re-ID có thể theo dõi hành trình của khách hàng qua nhiều cửa hàng và tầng. Bằng cách hiểu rõ cách người mua sắm di chuyển trong không gian, khu vực họ ghé thăm và thời gian họ ở lại, các nhà bán lẻ có thể thu thập thông tin chi tiết giá trị để tối ưu hóa bố cục cửa hàng, vị trí đặt sản phẩm và trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Điều này cung cấp mức độ phân tích sâu hơn nhiều so với việc chỉ đếm bước chân đơn thuần.
• Thành phố Thông minh và An toàn Công cộng : Đối với hoạt động giám sát thông minh trong môi trường đô thị , Re-ID cho phép nhân viên an ninh theo dõi một người hoặc phương tiện quan tâm trên toàn mạng lưới camera toàn thành phố. Nếu phát hiện một cá nhân đáng ngờ ở một địa điểm, hệ thống có thể tự động tìm kiếm sự xuất hiện của họ trong nguồn cấp dữ liệu từ các camera khác, giúp tăng tốc đáng kể phản ứng sự cố và phân tích pháp y mà không cần xem lại video thủ công. Khả năng này cũng rất hữu ích để tìm kiếm người mất tích trong các khu vực rộng lớn, đông đúc. Các tập dữ liệu như Market-1501 đã đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy nghiên cứu Re-ID cá nhân cho các ứng dụng này.