继去年3月底，腾讯优图实验室在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中破纪录后，时隔一年，腾讯优图再度在全球人脸识别领域拔得头筹。其人脸团队在一个月多的时间内，相继刷新国际权威测评MOTchallenge多目标跟踪比赛的两项纪录（MOT2015：人体检测跟踪任务，MOT2017：人体跟踪任务），在两个榜单同时排名世界第一。
腾讯优图实验室在两个测评集中均位列第一
优图自研技术夺冠高难度国际权威测评
“多目标跟踪”是对视频图像中的多个感兴趣目标轨迹进行跟踪并提取，并通过时域关联，得到其运动轨迹信息。在视频目标分析、场景剖析、行为事件理解、交通管理及安全防控等应用中，多目标跟踪都是必须解决的关键课题。
多目标跟踪示意图
MOTChallenge，是国际多目标跟踪领域最权威的测评平台。由阿德菜德大学、苏黎世联邦理工学院及达姆施塔特工业大学联合创办，用于评测在监控视频中的人体跟踪算法。主要包含 MOT2015、MOT2016和MOT2017 三个测评集。其中，MOT2017主要测多目标跟踪算法的能力；MOT2015 和 MOT2016对目标检测、特征提取及跟踪等多模块的综合效果进行测评，更具有实战性和挑战性。迄今为止，有包括商汤科技、NEC 北美研究院、斯坦福大学、马克斯普朗克研究所等六十个世界知名高校、研究所和企业参加测评。
本次腾讯优图参与了MOT2015和MOT2017的算法测评，主要使用优图自研的基于图匹配模型的目标关联算法、基于有效动态差分的运动相似度计算算法和基于行人再识别技术的特征相似度模型，能有效降低多目标跟踪时的漏匹配率和误匹配率。在两次测评中均获得第一，是腾讯优图自研的人体检测和跟踪技术水平的体现。
多目标跟踪算法融入智慧零售提升商家业绩
多目标跟踪在智慧零售、智能安防监控和无人驾驶汽车等领域均有广泛的应用。目前，腾讯优图自研的多目标跟踪算法，已经在现实场景中使用。在智慧商超场景中，算法将顾客的轨迹动线完整地记录下来，统计顾客的区域停留时间、顾客动线和热区分析、出入店客流统计及到店转化率，为分析用户的购买行为和商超选址、布局合理性提供技术支持。此次帮助团队获胜的技术，也将在后续用于实际项目。
店铺热力示意图
去年底，腾讯优图实验室联合腾讯云打造优Mall智能零售系统，以腾讯优图多种AI能力为基础，助力智慧零售。消费者在进行人脸注册会员后，通过人脸识别，门店就能识别顾客身份，还可根据其过往购买记录，对老顾客及VIP客户推送可能感兴趣的商品和优惠券；在买单环节，消费者也能通过“刷脸”完成支付动作。零售商也能更加清晰的分析顾客的购物路径，了解消费者的需求，合理地规划商品位置、货架陈列，洞察品类。
今年4月，百丽与腾讯达成合作，推动优MALL智能零售系统在百丽落地。在百丽深圳的门店中，通过优MALL的客户动线分析功能，进行客群分析，店铺调整了陈列区域，优化SKU（库存进出计量的基本单元）配比，短短几个月，就实现销量和销售额双双提升。
此外，多目标跟踪技术还积极探索更多的商业场景，助力智慧零售。据了解，永辉超市、马威服饰也都积极推动与优图的人脸技术结合。
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