非重叠视域多摄像机行人再识别研究与实现的开题报告.docx

非重叠视域多摄像机行人再识别研究与实现的开题报告
一、研究背景和目的
随着计算机视觉技术的不断发展，行人再识别成为其中的热门领域之一。然而，传统的摄像机行人再识别方法都是基于单一视域进行的，无法实现跨摄像机的行人再识别。因此，研究非重叠视域多摄像机行人再识别方法具有重要意义和前景性。本文旨在针对该问题进行深入的研究和实现。
二、研究内容与方法
针对非重叠视域多摄像机行人再识别问题，我们将采用以下两种方法进行研究：
1.基于深度学习的方法：首先，我们将使用深度学习方法对行人进行特征提取和表示，采用多通道卷积神经网络（MC-CNN）进行特征提取和融合，辅以池化操作降低维度和过拟合风险。然后，我们将探究不同的特征融合方式，如级联式和平行式等，最终得到行人在多个摄像机视域下的特征表示。
2.基于特征匹配的方法：我们将提取出行人在不同视域下的特征，然后采用距离度量算法，如欧式距离和马氏距离等，将不同视域下的特征进行匹配，从而实现跨摄像机的行人再识别。
三、研究意义和应用价值
本研究的意义和应用价值主要体现在以下三个方面：
1.解决了传统摄像机行人再识别方法无法实现跨摄像机行人再识别的问题，具有重要意义和实用价值；
2.提出了多通道卷积神经网络进行特征提取和融合的方法，可以有效地提高行人再识别的准确率和鲁棒性；
3.为实现安防监控等领域的应用场景提供了技术保障和支持，具有广泛的应用前景。
四、研究难点和解决方案
在非重叠视域多摄像机行人再识别研究中，还存在一些难点，包括以下两个方面：
1.摄像机视域之间存在空间和角度上的差异，如何进行特征表示和匹配将是一个难点。
2.存在场景复杂和噪声影响等实际问题，如何提高行人再识别的准确率和鲁棒性也是需要解决的问题。
为了克服这些难点，本研究将采用以下措施：
1.不仅使用传统的基本特征，还将引入更多的高级特征，如姿态、运动、人脸等，提高特征的多样性；
2.采用数据增强技术，如数据自动扩展和去噪，增强数据的丰富性和可靠性；
3.使用深度学习方法，自动学习特征表示，减少人为因素的干扰，提高行人再识别的鲁棒性。
五、研究进展与成果预期
本研究基于深度学习的非重叠视域多摄像机行人再识别方法，目前处于摸索探索的阶段，未来我们将进行更加深入细致的实验和研究，希望可以得到以下的进展和成果：
1.提出一种深度学习的非重叠视域多摄像机行人再识别模型，并进行实验验证。
2.实现跨视域行人再识别和行人跟踪等基本功能，并初步应用到实际场景中。
3.发表学术论文和技术文章，传播研究成果，增强团队的学术影响力和社会贡献。