繼去年3月底，騰訊優圖實驗室在國際權威海量人臉識別數據庫MegaFace中拔得頭籌之後，時隔一年，騰訊優圖再度站上全球人臉識別的巔峰，其人臉團隊在一個月多的時間內，相繼刷新國際權威測評MOT challenge多目標跟蹤比賽的兩項紀錄(MOT2015：人體檢測跟蹤任務，MOT2017：人體跟蹤任務)，在兩個榜單同時排名世界第一。
騰訊優圖實驗室在兩個測評集中均位列第一
優圖自研技術奪冠高難度國際權威測評
“多目標跟蹤”是對視頻圖像中的多個感興趣目標軌跡進行跟蹤並提取，並通過時域關聯，得到其運動軌跡信息。在視頻目標分析、場景剖析、行為事件理解、交通管理及安全防控等應用中，多目標跟蹤都是必須解決的關鍵課題。
多目標跟蹤示意圖
MOT Challenge，是國際多目標跟蹤領域最權威的測評平臺。由阿德菜德大學、蘇黎世聯邦理工學院及達姆施塔特工業大學聯合創辦，用於評測在監控視頻中的人體跟蹤算法。 主要包含 MOT 2015、MOT 2016和MOT 2017 三個測評集。其中，MOT2017主要測多目標跟蹤算法的能力;MOT2015 和 MOT2016對目標檢測、特徵提取及跟蹤等多模塊的綜合效果進行測評，更具有實戰性和挑戰性。迄今為止，有包括商湯科技、NEC 北美研究院、斯坦福大學、馬克斯普朗克研究所等六十個世界知名高校、研究所和企業參加測評。
本次騰訊優圖參與了MOT2015和MOT2017的算法測評，主要使用優圖自研的基於圖匹配模型的目標關聯算法、基於有效動態差分的運動相似度計算算法和基於行人再識別技術的特徵相似度模型，能有效降低多目標跟蹤時的漏匹配率和誤匹配率。在兩次測評中均獲得第一，是騰訊優圖自研的人體檢測和跟蹤技術水平的體現。
多目標跟蹤算法融入智慧零售提升商家業績
多目標跟蹤在智慧零售、智能安防監控和無人駕駛汽車等領域均有廣泛的應用。目前，騰訊優圖自研的多目標跟蹤算法，已經在現實場景中使用。在智慧商超場景中，算法將顧客的軌跡動線完整地記錄下來，統計顧客的區域停留時間、顧客動線和熱區分析、出入店客流統計及到店轉化率，為分析用戶的購買行為和商超選址、佈局合理性提供技術支持。此次幫助團隊獲勝的技術，也將在後續用於實際項目。
店鋪熱力示意圖
去年底，騰訊優圖實驗室聯合騰訊雲打造優Mall智能零售系統，以騰訊優圖多種AI能力為基礎，助力智慧零售。消費者在進行人臉註冊會員後，通過人臉識別，門店就能識別顧客身份，還可根據其過往購買記錄，對老顧客及VIP客戶推送可能感興趣的商品和優惠券;在買單環節，消費者也能通過“刷臉”完成支付動作。零售商也能更加清晰的分析顧客的購物路徑，瞭解消費者的需求，合理地規劃商品位置、貨架陳列，洞察品類。
今年4月，百麗與騰訊達成合作，推動優MALL智能零售系統在百麗落地。在百麗深圳的門店中，通過優MALL的客戶動線分析功能，進行客群分析，店鋪調整了陳列區域，優化SKU(庫存進出計量的基本單元)配比，短短几個月，就實現銷量和銷售額雙雙提升。
此外，多目標跟蹤技術還積極探索更多的商業場景，助力智慧零售。據瞭解，永輝超市、馬威服飾也都積極推動與優圖的人臉技術結合。
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