电影《速度与激情7》中的“天眼”系统，可以整合全球所有数据采集、监控设备，通过手机音频、监控摄像头等采集大量数据，再使用大数据和人脸识别等技术迅速进行分析和处理，在极短的时间内就找到目标人物和目标车辆进行追踪，让人或物无所遁形。

人脸识别技术越来越广泛运用到生活中，但仍然存在盲点，比如低头或是在角落，摄像头往往无法识别到完整人脸。怎样才能不刷脸也能识人？当下，跨镜追踪技术已成为计算机视觉研究领域热门方向。

跨镜追踪技术的定义

什么是跨镜追踪技术？

跨镜追踪（Person Re-Identification，简称 ReID）技术是当前计算机视觉研究的热门方向，主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。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。它可以无需人脸，只看穿着、体态、发型就能识别某个人。作为人脸识别技术的重要补充，可以对无法获取清晰人脸的行人进行跨摄像头连续跟踪。

跨镜追踪（ReID）技术能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人，与人脸识别技术结合能够适用于更多新的应用场景，提供更加丰富的服务，将人工智能的认知水平提高到一个新的阶段。

明景跨镜追踪行人再识别技术

明景跨镜追踪行人再识别技术实现在摄像头的部署环境中，通过上传特定人物的照片，同时检测多个不同位置的摄像头数据，精准找出所有摄像头抓拍到的目标人物图像，并生成他/她的行动时空轨迹，达到跨镜追踪的目的。

由于多个摄像头下拍摄行人的角度、光线等条件不同，图像中的行人很难被判断为同一个人。所以就要找到行人上的局部不变的部分，比如：衣服颜色，衣服纹理，手提包，背包等。同时行人兼具刚性和柔性的特性 ，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，行人再识别是一个既具研究价值同时又极富挑战性的课题，为了提升Re-ID的可识别率，北京明景科技做了多方面的算法优化，致力于加速Re-ID的应用落地。

行人检测，任务是在给定图片中检测出行人位置的矩形框。

行人分割以及背景替换，行人分割比行人检测更精准，预估每个行人在图片里的像素概率，把这个像素分割出来是人或是背景，这时用到很多P图的场景，比如背景替换。如网红直播时，可以把实时直播的背景替换成外景。

骨架关键点检测及姿态识别，一般识别出人体的几个关键点，比如头部、肩部、手掌、脚掌，用到行人姿态识别的任务中。

行人跟踪“ MOT (多目标)”的技术，主要是研究人在单个摄像头里行进的轨迹，每个人后面拖了一根线，这根线表示这个人在摄像头里行进的轨迹，和 ReID 技术结合在一起可以形成跨镜头的细粒度的轨迹跟踪。

动作识别，动作识别是基于视频的内容理解做的，技术更加复杂一点，但是它与人类的认知更加接近，应用场景会更多，这个技术目前并不成熟。动作识别可以有非常多的应用，比如闯红灯，还有公共场合突发事件的智能认知，像偷窃、聚众斗殴，摄像头识别出这样的行为之后可以采取智能措施，比如自动报警。

行人属性结构化，把行人的属性提炼出来，比如他衣服的颜色、裤子的类型、背包的颜色。