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基于深度学习的行人重识别关键技术研究的开题报告
一、研究背景和意义
近年来，随着城市化进程的加速和安防技术的发展，人们对于行人重识别的需求越来越高。行人重识别是指在多个场景中对同一行人进行识别的任务，其应用领域涵盖了安防、智慧城市、商业智能等多个领域。然而，传统的视觉算法在行人重识别领域存在着一些挑战，例如，视角变化、遮挡、光照等因素都可能对行人的识别造成影响，因此需要更为先进的算法进行研究。
深度学习作为一种新兴的机器学习方法，具有自适应性强、特征学习能力强、性能优异等优势，能够应对传统视觉算法的许多挑战。通过深度学习的方法，可以将图像中的行人特征提取出来，并建立相应的模型进行分类和识别。因此，基于深度学习的行人重识别关键技术研究具有重要的研究价值和应用前景。
二、研究目标
本研究旨在基于深度学习的方法进行行人重识别，通过对不同特征的提取与融合，建立深度学习模型进行分类和识别。具体目标如下：
1.深入研究行人重识别的基本原理和算法，对比不同算法的优缺点，选择相应的深度学习方法进行研究。
2.通过数据预处理和特征提取，对行人图像进行有效的特征提取和表达。
3.建立基于深度学习的行人重识别模型，探究不同网络结构和优化算法对识别性能的影响。
4.在公开数据集上进行实验，评估所提出模型的识别性能，并与其他算法进行对比分析。
三、研究内容和方法
1.行人重识别的基本原理与算法研究
本研究将深入研究行人重识别的基本原理和算法，包括传统的视觉算法和基于深度学习的算法，对比不同算法的优缺点，为后续的研究提供基础和参考依据。
2.行人图像数据预处理与特征提取
为提高行人重识别的准确性和鲁棒性，本研究将采用一系列预处理技术，如图像旋转、裁剪、缩放等，对行人图像进行处理。之后，将通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对图像的语义特征进行提取，并对其进行表达和编码，以便后续的分类和识别。
3.基于深度学习的行人重识别模型建立
本研究将基于深度学习的方法，建立行人重识别模型，并探究不同网络结构和优化算法对模型的性能影响。本研究将充分挖掘图像特征，并使用分类和回归等算法设计模型，以提高识别性能。
4.实验评估与性能对比分析
本研究将选取公开的数据集，例如市场1501、DUKE、CUHK01等进行实验，评估不同算法的识别性能，并进行性能对比分析。本研究将重点评估基于深度学习的算法的性能，并与传统的视觉算法进行对比。
四、研究进度安排
1.前期调研和文献理论研究（1个月）
2.行人图像数据采集和预处理（2个月）
3.图像特征提取和编码（2个月）
4.基于深度学习的模型设计与训练（3个月）
5.实验评估和性能对比分析（1个月）
6.论文撰写和综合整理（2个月）
五、预期研究成果
通过本研究，我们将得到如下预期的研究成果：
1.深入研究行人重识别的基本原理和算法，掌握基于深度学习的行人重识别关键技术。
2.实验评估基于深度学习的行人重识别模型的性能，并与其他算法进行对比分析。
3.发表高质量论文，推广研究成果，并为工业界应用提供技术支持，为安防、智慧城市、商业智能等领域的发展做出贡献。
六、参考文献
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