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基于深度学习的行人再识别研究的开题报告
一、选题背景与意义
人类在日常生活中经常要进行人的身份鉴别，从而确定是否授权进入某个特定区域。对于传统的基于证件、密码等方式进行身份鉴别的方式，存在着多种缺陷，比如证件可以被盗用或丢失，密码可以被猜测或破解等。因此，如何在日常生活中便捷准确地对人的身份进行鉴别，成为了一个重要的问题。
行人再识别（PedestrianRe-identification，简称PR）是近年来被广泛研究的一种技术，其主要目的就是通过采集并分析行人图像，从而实现在视频监控系统等场景中进行行人身份鉴别，从而实现精准识别目标行人，对于日常生活中的安全管理、警务辅助等方面有着重要作用。
在行人再识别技术发展的初期，人们主要通过利用传统的视觉特征进行处理，但是在面对不同的光照条件、距离和角度等方面时，这种方式很容易导致准确率的下降。而对于深度学习技术的引入，可以更好地解决这一问题，因为其能够使用大量图片训练模型，从而获得更好的性能，尤其是在大规模的行人图像库中应用，可以得到更加准确的行人再识别效果，因此具有广泛的应用前景。
二、研究的目标与内容
本研究旨在通过深度学习技术，在行人再识别领域进行相关研究，以提升行人身份的识别精度和准确率。具体来讲，我们会在以下几个方面进行深入研究：
1.引入深度学习模型，以CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）为代表，进行行人特征提取、分类、检索和匹配等操作，以提高行人再识别的准确率。
2.研究如何应用数据生成技术，通过对数据采集方式、光照条件、距离、角度等因素的模拟，来生成大规模的中等或高复杂度的数据集，以达到对模型训练更加准确的目的。
3.研究行人再识别模型的融合技术，通过将不同的特征提取模型进行融合，以提升行人再识别的准确率和稳定性。
4.研究目前行人再识别技术所存在的问题，例如：人数限制、运行时间、示例多样性等，在此基础上提出相应的建议和改进建议。
三、研究的方法和方案
1.数据采集：利用公开数据集和目标摄像头采集得到的实际视频流等，以获取人的图像信息，是进行该种研究的基础。在数据采集过程中，需要考虑多种情况的创造，以提高网络模型的适应性和效果。
2.数据预处理：根据具体的深度学习模型，对采集到的行人图像数据进行预处理，包括图像大小标准化、归一化、旋转、裁剪、对比度调整等。
3.模型训练：采用深度学习模型进行行人再识别框架的建立，并以采集到的数据进行模型的训练。在模型训练中，会根据所采集到的数据集进行不同的网络调试，最后选择出表现最优的网络结构。
4.模型评估：利用适当的评估方法来评价模型的表现。评估可采用比较行人图像的相似度、计算不同采集数据集上的识别率、或动态视频场景中的效果评估等方法。
5.模型融合：将不同的深度学习模型进行融合，进一步提升行人再识别的准确性。
四、研究的预期结果与意义
通过深度学习技术，研究出行人再识别模型应对光照、姿态、遮挡等问题，提高了行人图像的识别与匹配的正确性和效率，具有非常重要的实际应用意义。
在性能上，该研究所提出的深度学习网络模型能够帮助实现更高的准确率、精度与效率，同时通过模型融合技术，能够更好地提升模型的稳定性。在日常生活中，这类研究的成果可广泛应用于安防监控、人流管理、警务辅助等领域，促进社会的公共安全与稳定。