近日，阿里巴巴机器智能技术实验室在行人重识别（Person Re-identification）算法上获得突破性成果。该技术团队通过最新算法，在不使用任何时序信息的情况下，在行人重识别主流数据库（Market1501，DukeMTMC-reid和CUHK03）上各项指标均取得第一的好成绩，刷新了业内的最好成绩。
其性能的提高主要来源于技术层面的创新：该团队通过局部信息的挖掘，致力于解决行人在识别过程中表观姿态变化剧烈，不容易对齐的问题。一方面，通过人体语义分割得到具有强语义信息的部件，并利用注意力机制在其中寻找最具有区分性的区域。另一方面，使用了基于金字塔的水平分块策略，得到行人固定区域的可辨识信息。在训练中，同时采用两种策略相结合的方式，达到行人图片的对齐，从而实现更精准的匹配识别。通过技术上的改进，该方法在三个公开数据库上的效果均优于之前最好方法，特别是mAP指标，分别提升了2%，1.87%，3.39%。
近年来，行人重识别技术在业内得到了越来越多的关注，仅CVPR2018就有将近30多篇文章专注于行人重识别问题的研究。随着行人重识别技术的日渐成熟，其巨大的应用价值和市场潜力得到了越来越多的关注。
不管是老牌的安防公司如海康威视，浙江大华，还是新晋独角兽旷世科技，商汤科技，还有传统的互联网巨头，BAT，华为等，都对行人重识别非常关注，在算法，数据和人才等各个方面上进行着布局和积累。此次阿里巴巴机器智能技术实验室在行人重识别算法的突破，为其在新零售领域相关技术方案落地奠定了稳固基础。
