1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述1.1研究背景意义行人重识别 (person re-identification)被广泛认为是一个图像检索的子问题, 是利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在特定行人的技术,即给定一个监控行人图像来检索跨设备下的该行人图像[22]。
行人重识别技术可以弥补目前固定摄像头的视觉局限, 并可与行人检测、行人跟踪技术相结合, 应用于视频监控、智能安防等领域。
在深度学习技术出现之前, 早期的行人重识别 研究主要集中于如何手工设计更好的视觉特征和如何学习更好的相似度度量。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
目前行人重识别主要受制于数据集过于简单，场景信息不够丰富。
基准模型虽然能够在数据集上表现良好，准确率可以达到95.5%，但是一旦将它运用到目标域上准确率就会大大下降以致无法使用。
针对这一问题，研究人员大多围绕着如何提升模型的泛化能力开展工作。
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