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基于姿态信息的行人重识别方法研究的开题报告
一、研究背景
随着智能城市的不断发展，人流量越来越大。如何高效地进行行人识别和追踪变得越来越重要。而传统的行人识别和跟踪方式主要是基于行人的视觉特征（比如行人的外观特征，比如衣着颜色、斑点等）来进行识别和追踪的。但是，视觉特征方法的局限性也非常显著。例如，不同摄像头中行人的外观可能会受光线和角度的影响发生变化，这对识别造成了很大的挑战。同时，由于同一行人在不同时期可能会更换不同的衣着，这也给基于视觉特征的方法带来了困难。
另一方面，越来越多的研究者开始关注基于姿态信息的行人重识别方法。姿态信息包括行人的骨架结构、行走姿势等。这些信息是基于生物特征的，并且在不同光照和角度的情况下相对稳定，因此可以更好地应对现实情况中的挑战。
二、研究目标及意义
本文旨在研究基于姿态信息的行人重识别方法，进一步改进了传统的基于视觉特征的行人识别和追踪方法，能够更好地适应不同的场景，提高行人识别和追踪的准确率。
此外，本文的研究还具有广泛的应用价值，如城市安防、体育比赛、商业分析等方面。
三、研究内容及方法
本文将从以下几个方面进行研究：
1.行人姿态特征提取：通过选择适当的关节点，将行人的骨架结构转换为特征向量，提取行人的姿态信息。
2.姿态特征的表示学习：采用深度学习技术，对提取出的姿态特征进行表示学习，通过自编码器或卷积神经网络等模型进行训练，得到可用于分类和相似度计算的高维特征向量。
3.行人重识别算法的设计：基于特征向量，设计适合于姿态信息的行人重识别算法，包括分类模型和相似度计算模型。
4.实验验证：在多个实验场景下验证该方法的准确性和鲁棒性，包括不同光线、角度、遮挡等情况下的识别和追踪。
四、预期成果
本文的预期成果包括：
1.基于姿态信息的行人重识别模型，包含行人姿态特征提取、特征表示学习、行人重识别算法等模块。
2.实验验证：在多个实验场景下验证这个基于姿态信息的行人识别模型的效果。
3.一篇有关行人识别和追踪的论文，第一作者为本人。
五、论文结构与时间安排
本文的主要章节分别为：
1.绪论：主要介绍本文的研究背景、研究目标和意义、研究内容和方法等。
2.相关工作综述：介绍与本文研究相关的行人识别和追踪研究的现状以及存在的问题，说明本文研究的创新点。
3.基于姿态信息的行人重识别模型设计：主要介绍基于姿态信息的行人重识别模型的设计，并详细讲解每一个模块的实现过程。
4.实验结果与分析：本章将给出实验结果，对比分析本文提出的方法与传统视觉特征方法的性能表现差异，并探讨方法的局限性和可能的改进方案。
5.总结与展望：总结本文研究的成果和贡献，并给出未来进一步深入研究的方向和展望。
时间安排
本研究项目的时间安排如下：
1.第一周-第二周：完成研究背景调查，确定研究目标和意义。
2.第三周-第四周：深入学习与行人识别与追踪相关的论文，撰写相关工作综述。
3.第五周-第七周：设计行人姿态特征提取、姿态特征的表示学习和行人重识别算法，训练相应的模型得到高维特征向量。
4.第八周-第十周：设计实验方案，实验验证模型的准确性和鲁棒性。
5.第十一周-第十二周：撰写论文。
6.第十三周-第十四周：完成论文的修改。
总的来说，本研究项目的主要目标是设计基于姿态信息的行人重识别方法，拓展传统基于视觉特征的方法的范畴，提高行人识别和追踪的准确性，为智能城市的建设提供必要的技术支持。