行人重识别方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

行人重识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来受到越来越多的关注。

其旨在跨摄像头、跨场景的情况下识别出目标行人，在公共安全、智能监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景。

近年来，深度学习的快速发展为行人重识别技术带来了新的机遇。

2. 本选题国内外研究状况综述

行人重识别近年来已成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点，受到国内外学者广泛关注，并取得了一系列重要研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在行人重识别领域取得了一系列重要进展，尤其在深度学习应用于行人重识别方面，涌现出许多优秀的研究成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对行人重识别任务，深入研究基于深度学习的行人重识别方法，主要研究内容如下:
1.行人重识别问题分析:对行人重识别问题进行定义，阐述其研究背景和意义。

分析行人重识别任务的挑战，包括行人姿态变化、遮挡、光照变化、视角变化、背景干扰等因素的影响。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，遵循以下步骤逐步开展：
1.文献调研阶段:深入调研行人重识别领域的国内外研究现状，包括阅读相关文献、参加学术会议、查阅相关网站等，全面了解行人重识别的研究背景、发展历程、研究热点、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和研究方向。

2.方法设计与实现阶段:在充分理解现有行人重识别方法的基础上，针对现有方法存在的不足，结合深度学习理论和技术，设计新的、更有效的行人重识别方法。

具体包括：设计基于深度学习的行人特征提取模块，研究不同网络结构、损失函数、训练策略等对行人特征提取性能的影响。

5. 研究的创新点

本研究预期在以下几个方面实现创新：
1.提出更鲁棒的行人特征表示方法:针对行人姿态变化、遮挡、光照变化等因素对行人重识别性能的影响，研究并提出更鲁棒的行人特征表示方法，例如，利用注意力机制关注行人图像的关键区域，利用对抗学习生成更具判别性的行人特征等，以提高行人重识别的鲁棒性。

2.探索更高效的度量学习方法:针对现有度量学习方法在行人重识别中存在的问题，例如，训练速度慢、容易陷入局部最优等，研究并探索更高效的度量学习方法，例如，设计新的损失函数、优化样本选择策略、改进网络结构等，以提高行人重识别的效率和精度。

3.构建更具挑战性的行人重识别数据集:现有的行人重识别数据集大多是在理想条件下采集的，与真实场景存在较大差距，本研究将探索构建更具挑战性的行人重识别数据集，例如，采集不同光照条件、不同遮挡程度、不同视角下的行人图像，以更全面地评估行人重识别方法的性能。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]杜美玲,徐奕,李梦溪,等.基于深度学习的行人重识别研究综述[j].计算机应用研究,2022,39(04):1033-1051.

[2]王浩,刘洋,张文静,等.深度学习的行人重识别方法综述[j].计算机科学,2021,48(02):234-245.

[3]孙林,叶齐祥,曾接伟.基于深度学习的行人重识别方法综述[j].电子与信息学报,2020,42(06):1401-1415.