胡芮嘉，阮修洁，徐光剑，赵 炜，孙燕凌，李夏风，王忠林，张 勇

(1.重庆市公安局， 重庆 401147；2.重庆市公安局巴南区分局， 重庆 401320；3.重庆市璧山区公安局， 重庆 402760；4.重庆中科云从科技有限公司， 重庆 401120)

0 引言

在“智慧城市”“平安城市”等较大区域安防应用中，需要构建非重叠、广覆盖的多摄像头阵列网络进行大范围人员识别检索，以人脸识别技术为代表的非接触式生物特征识别技术在当下发挥了重要作用。然而，受限于各种因素影响，在多数场景中很难获取到可以进行有效识别的人脸信息。通过更为容易获取的人体衣着外貌监控人像，辅助或代替人脸信息对人员进行识别、检索和查找，构建人员完整活动轨迹，实现对人员的跨镜头识别，成为案事件侦办中迫切需要的技术需求。

图1 多粒度网络结构

在计算机视觉研究领域，将通过在某个镜头下的一个监控人像，在跨多个镜头场景下的已知人像中进行同身份图像相似度检索的任务称为人体重识别(Person Re-Identification，简称Re-ID)[1]。人体重识别任务的挑战性在于人像图片内在的复杂性：受到拍摄角度、摄像头标定、客观遮挡物、环境背景等因素的干扰，人像在不同的镜头下的外貌特征可能表现不一致，这对人体信息特征表示的判别性和鲁棒性提出了较高的要求。因此提出了一种在不同粒度下结合全局信息和局部信息的特征学习策略，并设计了一种多分支形态的多粒度深度网络架构。这一结构同时学习全局特征表示分支和局部特征表示分支。……