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基于表观模型的行人再识别方法研究的开题报告
一、选题背景
行人再识别是计算机视觉领域的一个重要问题，其目标是从不同的行人的图片中获取正确的身份信息。行人再识别可以应用于很多领域，比如视频监控、人流分析、智能交通等等。现有的行人再识别方法大多是基于深度学习技术，但是行人再识别面临着诸多挑战，如姿态变化、遮挡、光照变化、多视角等问题。因此基于表观模型的行人再识别方法成为了热门的研究方向。
二、研究内容
本文将研究基于表观模型的行人再识别方法，主要包括以下内容：
1.表观模型的概念和原理：介绍表观模型的概念和原理，分析其在行人再识别中的应用。
2.表观特征的提取：提取出表观特征，包括颜色、纹理、形态等特征，并进行细分和特征降维处理。
3.表观匹配的方法：对提取出的表观特征进行匹配，包括模板匹配、局部特征匹配、全局特征匹配等方法，并比较各种方法的优缺点。
4.基于表观模型的行人再识别算法：综合应用表观特征提取和匹配方法，提出一种基于表观模型的行人再识别算法，并进行实验比较和性能评价。
三、研究意义和创新点
基于表观模型的行人再识别方法具有以下意义和创新点：
1.提高行人再识别的准确度和鲁棒性。传统的行人再识别方法往往受到姿态变化、遮挡、光照变化、多视角等问题的影响，而基于表观模型的行人再识别方法能够更好地处理这些问题，从而提高行人再识别的准确度和鲁棒性。
2.为视频监控、人流分析、智能交通等应用提供支持。基于表观模型的行人再识别方法可以广泛应用于视频监控、人流分析、智能交通等领域，为这些应用提供支持。
3.开拓研究思路和方法。基于表观模型的行人再识别方法能够引领行人再识别的研究思路和方法，促进行人再识别技术的发展和应用。
四、研究计划
时间安排：
1.第一阶段（1-2周）：研究表观模型的概念和原理，了解相关研究现状。
2.第二阶段（2-3周）：研究表观特征的提取方法，实现颜色、纹理、形态等特征提取算法。
3.第三阶段（3-4周）：研究表观匹配的方法，实现模板匹配、局部特征匹配、全局特征匹配等匹配算法。
4.第四阶段（2-3周）：将表观特征的提取和匹配方法结合起来，提出一种基于表观模型的行人再识别算法，并进行实验比较和性能评价。
5.第五阶段（1-2周）：撰写论文，整理实验结果和分析。
总计划时长为12周。
参考文献：
1.Zhang,J.,Luo,J.,&Peng,Y.(2016).Fine-grainedpedestrianretrievalviaapartdetectionnetwork.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,246-255.
2.Zhao,H.,Tian,Y.,Sun,S.,Wang,S.,&Yan,J.(2017).Spindlenet:Personre-identificationwithhumanbodyregionguidedfeaturedecompositionandfusion.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,1076-1085.
3.Luo,Z.,Liao,S.,&Lei,Z.(2015).Consistentsimilarity-weightedfeatureaggregationforvideo-basedpersonre-identification.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,4355-4363.
4.Zhao,Q.,Tian,X.,Tong,X.,&Liu,Y.(2017).Spindletriplestreamnetworkforpersonre-identification.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,4743-4751.