梵Fan

负责行人重识别中的:
（1）朝向识别；
（2）基于朝向信息的行人重识别，在监控测试集下提升了10%以上；
（3）发表相关专利一篇（一种基于深度学习和强化学习得行人重识别方法）。

行人属性识别
负责行人上衣颜色，裤子颜色识别，v1，v2，v3版本，发表衣着颜色属性识别相关专利一篇（一种行人衣着颜色识别、行人检索方法和装置）。
负责公司的行人属性识别，包括长短袖，纯色/纹理，下衣长短裤，朝向，年龄，有无包，背包，斜挎包，单肩包，手提包等12个属性，以及相关属性SDK开发。
其中长短袖，纯色纹理，朝向，长短裤等属性已产品化。

基于大规模视频点位信息的视频匹配
负责开发整套用于行人重识别视频配对的工具，包括:
（1）经纬度聚类，
（2）根据距离的点位初匹配，
（3）基于行人检测的人流量统计，
（4）基于行人重识别的行人匹配。发表相关专利一篇。

人脸属性识别
负责公司人脸属性识别，包括戴帽子，人脸朝向等属性识别。
人体质量判断，基于分类的人体质量判断v0，包括不完整，模糊，光照亮度等。

基于深度学习的车辆子品牌识别预研
实现从车辆检测到数据筛选，到车辆子品牌区域的检测（识别率约80%，大量减少人工标注），到车辆子品牌识别，实现5类正确率99.06%，12类样本98.5%正确率。

DeepEyes系统是以反恐为背景的闹区布防系统，通过实时提取摄像头中的感兴趣目标(人、车等)并对这些目标自动标注其属性(衣着、穿戴物等)。在案情发生后，能够通过嫌疑目标的初步描述，在系统中检索可疑目标出现的时间和地址，从而实现案件的快速侦破。

分析项目需求，清洗并整理相关数据，对肿瘤图片进行识别分类。