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基于视频序列的行人识别算法研究的任务书
任务书
一、研究背景和意义
随着计算机视觉的发展，行人识别在视频监控、人机交互、自动驾驶等领域发挥了重要作用。然而，由于行人的姿态、遮挡、光照等因素的影响，行人识别仍具有挑战性。在实际应用中，行人识别算法需要针对实际场景进行优化和改进，以提高识别的准确性和稳定性。
本研究基于视频序列，旨在研究行人识别算法，主要包括以下任务：
二、研究内容
1.收集数据集：本研究将收集包含行人的视频序列和图像，以扩充现有数据集，指导后续算法的设计和评估。
2.图像预处理：在行人识别过程中，需要对图像进行预处理，包括降噪、去除背景、归一化等。本研究将采用常见的图像处理方法，如高斯模糊、背景减除等。
3.特征提取：特征提取是行人识别中非常关键的一步。本研究将探究常见的特征提取方法，如Haar特征、HOG特征、LBP特征等，以及它们的优缺点和适用条件，为后续算法设计提供指导。
4.行人识别算法设计：本研究将根据特征提取的结果，设计行人识别算法。常见的算法包括SVM、CNN等。我们将对不同算法的表现进行模拟，分析不同算法在不同环境下的适用性。
5.算法评估：在算法设计完成后，需要用测试集对算法进行评估。我们将通过ROC曲线、混淆矩阵等方法评估算法的准确性和稳定性，并与当前最先进算法进行对比。
三、拟解决的关键问题
1.数据集收集：本研究将收集包含行人的视频序列和图像，以扩充现有数据集，为后续算法设计提供支持。
2.特征提取：本研究将探究常见的特征提取方法，如Haar特征、HOG特征、LBP特征等，以及它们的优缺点和适用条件，为后续算法设计提供指导。
3.算法设计与评估：本研究将根据特征提取的结果，设计行人识别算法。我们将对不同算法的表现进行模拟，分析不同算法在不同环境下的适用性，并对算法进行评估。
四、研究计划和预期成果
1.第1-2个月：收集行人数据集，了解行人识别的相关技术和研究现状。
2.第3-4个月：进行预处理和特征提取实验，分析不同方法的优缺点。
3.第5-6个月：基于不同特征提取方法，设计行人识别算法并进行模拟，得出算法的性能指标。
4.第7-8个月：针对不同方法进行算法优化和改进，提高算法的准确性和稳定性。
5.第9-10个月：进行算法评估，对算法的准确性和稳定性进行测试和分析，并与现有最先进算法进行对比。
6.第11-12个月：编写研究论文，总结创新点和成果，并进行撰写和提交。
预期成果：
1.完成对行人识别的相关技术和研究现状的分析和总结。
2.收集行人视频序列和图像数据集，扩充现有数据集，提高行人识别的训练集质量。
3.探究常见的特征提取方法，如Haar特征、HOG特征、LBP特征等，并进行实验，选取最佳的特征提取方法。
4.设计行人识别算法，并根据不同算法的表现进行优化和改进。
5.通过算法评估，分析不同算法的优劣，提出行人识别的优化方案。
6.撰写研究论文，总结创新点和成果，为行人识别的相关研究提供参考。
五、研究团队和研究经费
研究团队：本研究需要由一名硕士研究生和一名导师组成研究团队，导师需要具备计算机视觉、图像处理方面的研究经验。
研究经费：本研究需要购买一定数量的硬件设备，如计算机、数据存储设备等，预计研究经费为10万元左右。
六、参考文献
1.WangH,KläserA,SchmidC,etal.Actionrecognitionbydensetrajectories[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2013,35(7):1357-1370.
2.DollárP,WojekC,SchieleB,etal.Pedestriandetection:Anevaluationofthestateoftheart[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2012,34(4):743-761.
3.RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[M].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2015:91-99.