“人工智能创新大讲堂”预告|田奇：行人重识别的挑战和最新进展

如今，在手机软件登陆、安检和门禁等日常生活场景中，基于人脸识别技术的产品已经随处可见。但在安防、监控等领域，视频和图像采集设备往往无法实现对人脸进行主动、正面的高清晰度采集。同时，由于一个摄像头所能覆盖区域有限，因此用被动采集的大量全身信息来进行特征识别，对人员进行跨摄像头的锁定、查找和追踪就变得十分必要。

强调在跨摄像机的视频中对特定行人进行检索的行人重识别(Person Re-Identification，简称 ReID)技术，是计算机视觉领域当下的研究热点之一。和单纯基于面部特征点比对的人脸识别技术相比，行人重识别在公共安防、图像检索等场景中有着更高的应用价值，是打造“平安城市”和“智能城市”必不可少的一环。

行人重识别的概念在本世纪初才第一次被真正提出，是一项相对年轻的人工智能技术。同时，视频图像场景差异大、分辨率较低、行人姿态与角度不同、画面容易出现遮挡，光照条件不同等等，这些现实挑战都给行人重识别的研究带来巨大挑战。

近年来深度学习算法的广泛应用，带来了行人重识别在基于特征描述和度量学习两方面算法的变革，让行人重识别技术取得了一些最新的进展。华为诺亚方舟实验室计算视觉首席科学家田奇教授长期从事多媒体信息检索、计算视觉研究，是本领域国际知名学者，近年来一直专注于行人重识别技术研究。本次的“百千万人才创新大讲坛”，田奇博士将带来行人重识别领域最新的研究进展，以及所面临的挑战。

田奇，IEEE Fellow，德州大学圣安东尼奥分校（UTSA）教授，于1992年在清华大学获得学士学位，1996年在德雷塞尔大学获得硕士学位，2002年在伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）获得博士学位。中国教育部长江学者讲座教授、海外杰青。主要研究方向是多媒体信息检索、计算机视觉、模式识别和生物信息学。获得2015年ACM ICMR最佳论文奖、2013年PCM和MMM最佳论文奖等多个学术会议最佳论文奖。