人工智能正越来越多地被用于帮助人类操作员处理来自cctv和其他安全部门的大量图像。人脸再识别 （rei）是一种人工智能能够识别来自不同相机或者不同场所拍摄到的同一个人脸图像的方法。这有助于在覆盖大面积公共空间的cctv网络跟踪嫌疑人。
在去年在韩国首尔举行的计算机视觉国际会议（international conference on computer vision, 视觉人工智能领域最著名的会议）中展示的一篇文章中，xiang教授和来自萨里视觉,语音和信号处理﹙cvssp﹚中心的专家，详细地说明他们如何开发名为osnet的独特系统，已经超过现在正在广泛使用的识别系统。
令人难以置信的，osnet仅仅需要220万参数就可以胜过它的竞争对手们建立在resnet20的基础设施，后者需要使用2400万个参数。这意味着osnet将会成为视觉识别技术的新标准。
tao xiang, 萨里视觉,语音和信号处理 ﹙cvssp﹚中心的教授，说到：“有了osnet，我们开始开发一种工具，可以克服其他设备面临的人脸再识别的问题，但是其结果远远超出了我们的预期。依靠osnet达到的rei精度明显已经超过了人类操作员。”
“osnet不仅证明了它有能力在人脸再识别问题上胜过其他同类产品，而且其结果使我们相信它可以作为一种独立的视觉识别技术被使用。”
cvssp中心的主任，arian hilton教授说：“这是xiang教授和他的团队在实现世界领先的人脸再识别技术方面取得的巨大成就。他们在osnet系统上有潜力取得突破，有助于在未来几年形成视觉识别领域的新标准。这是人工智能和机器感知造福社会的一个很好的例子，为更安全的公共空间提供了技术支持。”
