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基于局部特征的车辆重识别方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
在日常生活中，人们经常会遇到车辆违法行为和交通事故等情况，其中车辆的信息成为重要的证据。此时车辆的重识别就变得尤为重要。传统的车辆重识别方法主要是基于全局特征，但由于物体视角的差异、遮挡等问题，全局特征往往不可靠。而基于局部特征的方法则不会受到视角差异和遮挡等影响，因此逐渐成为车辆重识别研究的热点之一。
本研究旨在深入探究基于局部特征的车辆重识别方法，通过提取车辆局部特征进行分析，并利用机器学习算法进行训练，提高车辆重识别的准确率。这对于交通安全管理、犯罪侦查等领域具有重要意义，对于提高社会治安水平和维护公共安全具有积极作用。
二、研究现状
传统的车辆重识别方法主要依靠车辆的全局特征进行识别，如车辆颜色、车型、车牌等信息。这些特征对于识别身份不同的车辆具有显著的作用，但当车辆角度有较大变化或出现遮挡时，全局特征就显得不够可靠。因此，局部特征逐渐成为车辆重识别研究的重要方向。
最早的局部特征方法是基于SIFT算法的方法，该方法通过提取车辆的局部特征描述子，构建识别模型。该方法的局限性在于描述子的计算量较大，且无法很好地处理在不同尺度下的物体，导致其在实际应用中存在一定的问题。
后来，随着深度学习的发展，局部特征学习方法也得到了较大的发展。近年来研究者们提出了诸如多尺度局部特征匹配模型、局部特征对齐模型等方法，这些方法在处理车辆图像的局部特征时取得了较好的效果。例如，基于局部特征SIFT和深度学习算法的SPGD模型，可以有效地提取车辆的局部特征，获得较好的识别效果。
三、研究内容
本研究的主要内容包括：
1.对当前车辆重识别方法进行分析，了解其不足之处，并针对局部特征的特点提出基于局部特征的车辆重识别方法。
2.提出一种车辆图像的局部特征提取算法，如SIFT、SURF等算法，并从计算速度和性能精度等方面进行评价。
3.利用机器学习算法训练车辆重识别模型，如SVM、BP神经网络等方法，以提高识别精度。
4.实验验证所提出的基于局部特征的车辆重识别方法的有效性，比较不同算法在识别精度和计算速度上的差异。
四、研究计划
研究时间：2022年3月-2023年3月
1.第一阶段（2022年3月-2022年6月）：对车辆重识别方法进行分析，了解其优缺点，确定研究内容和方向。
2.第二阶段（2022年6月-2022年9月）：根据研究方向，提取车辆图像的局部特征，确定最佳的特征提取算法。
3.第三阶段（2022年9月-2023年1月）：利用机器学习算法进行训练，并通过实验评估算法的识别精度和计算速度等性能。
4.第四阶段（2023年1月-2023年3月）：对实验结果进行分析，总结研究成果，撰写论文并进行答辩。
五、参考文献
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