人脸识别摄像头看不到人脸，怎么办？人脸识别自2015年在准确度上超越人类开始，四年之间识别精度跃升了10万倍，未来还将解锁更多复杂应用场景，将效率提升几个量级。然而，目前的实际应用场景中，单个摄像头无法覆盖所有区域，多个摄像头检测范围也少有重叠，不仅如此，受限于视频监控探头安装高度及密度，拍到更多的是行人侧脸、头顶或者后脑勺。
在人脸识别实现之前，更面临一重难题：摄像机遍布城市各个角落，在扣除卡口摄像机、电子警察所用的抓拍摄像机之外，符合人脸采集标准的摄像机却凤毛麟角：存量前端设备难以达到人脸识别所要求的架设高度、角度等要求，需要换新或改造，而这涉及长周期高投入的建设。要尽量挖掘平安城市、雪亮工程已架设的摄像机的潜力，还需要加入其他技术。
AI+安防行业头部玩家的目光开始聚集向ReID(行人再识别)技术与人脸识别的结合应用。ReID技术对环境与设备的要求并不高，能够充分利用现有设备和基础设施，且只要识别出一定的行人特征，就可以实现跨摄像头对检索对象进行连续追踪和轨迹还原，在此过程中一旦发现人脸信息，人员身份就可以明确。这对社会公共治安来讲，是非常理想的技术。
例如，已知某嫌疑人照片，要取得其在监控中出现的视频段，ReID就可以根据照片去监控视频库中收集数据，串联起嫌疑人在各个摄像头中的轨迹，这将对刑侦工作提供非常大的帮助。
总体而言，对于监控领域来说，厂商希望通过ReID技术关联并找出不同视频内的同一物体，只有做到这种程度，整个监控操作才可以称得上完整，才能看到大局。
应当指出的是，ReID本身也是一项非常难的技术，要从不同的视频之中识别出同一个人，视频光照条件、监控区域分辨率和角度、目标遮挡情况、乃至穿着相近衣服的人等都会给识别造成困难。数据获取难度大，就会对算法提出比较大的挑战。现在业内尽量在算法层面做工作，以提高 ReID 识别效果。
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