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基于深度度量嵌入和生成对抗网络的遮挡行人重识别方法研究的开题报告
一、研究背景
行人重识别是计算机视觉领域中的一个重要研究课题，广泛应用于视频监控、智能交通等领域。然而，在实际应用中，由于光线、视角、遮挡等因素的干扰，会导致行人图像的特征出现大量变化，从而导致行人重识别的难度增加。而遮挡问题是其中一个较为常见的情况，由于遮挡物的存在，被遮挡的行人图像的有效特征难以获取，从而影响识别准确率。
目前，对遮挡问题的研究主要分为两种方法：一种是基于特征的方法，它通过对行人图像进行局部特征提取和匹配，以避免遮挡的影响；另一种是基于图像重构的方法，它从图像整体的角度出发，通过图像修复和重建等手段，解决遮挡问题。但两种方法都有其局限性，前者在图像局部特征匹配难度较大的情况下识别准确率较低，后者在恢复过程中存在信息丢失或不完整等问题，也会导致识别准确率下降。
二、研究内容
为了解决遮挡问题，本文提出了一种基于深度度量嵌入和生成对抗网络的方法。该方法主要包含以下两步：
1.深度度量嵌入
深度度量嵌入是基于特征的方法，在行人图像的局部区域提取特征，从而减轻遮挡的影响。具体操作包含如下步骤：
（1）对于每个行人图像，将其分割成多个局部区域。
（2）对于每个局部区域，利用CNN网络进行特征提取。
（3）将提取的特征向量进行归一化和降维处理，并采用三元组损失函数（tripletloss）来学习深度度量嵌入模型。通过学习，使同一个行人身上的图像特征距离更近，不同行人之间的特征距离更远。
2.生成对抗网络
生成对抗网络是基于图像重构的方法，在图像整体的角度上对遮挡问题进行处理。具体操作包含如下步骤：
（1）对于有遮挡的行人图像，手工标注其遮挡区域。然后使用生成对抗网络将遮挡区域进行修复和重建。
（2）生成对抗网络由两部分构成：生成器和判别器。通过训练，生成器可以生成逼真的行人图像，并欺骗判别器；判别器可以判断生成器生成的图像是否真实，并提供相应的反馈。通过不断的迭代训练，可以得到一个高质量的生成器模型，以便进行遮挡图像的修复和重建。
三、研究意义和创新性
本文提出的基于深度度量嵌入和生成对抗网络的方法，可以有效地解决行人重识别中的遮挡问题，其主要具有以下意义和创新性：
1.综合利用局部特征和整体特征，实现了对遮挡行人的有效识别。
2.采用深度度量嵌入的方法，可以在减轻遮挡干扰的同时，有效提升行人重识别的准确率。
3.采用生成对抗网络的方法，可以在图像整体的角度上对遮挡问题进行处理，避免了局部特征匹配难度的影响。
四、研究方法和技术路线
本文的研究方法主要包含两部分：深度度量嵌入和生成对抗网络。深度度量嵌入基于CNN网络，用于提取行人局部特征并学习深度度量嵌入模型；生成对抗网络是由生成器和判别器两个模块组成，用于修复和重建遮挡的行人图像。具体的技术路线如下：
1.数据预处理：收集行人图像数据，并进行预处理，包括图像裁剪、调整大小、亮度均衡等操作。
2.深度度量嵌入：利用CNN网络进行局部特征提取，利用三元组损失函数进行深度度量嵌入的学习。
3.生成对抗网络：采用生成对抗网络进行遮挡图像的修复和重建，利用生成器生成逼真的行人图像，并利用判别器提供相应的反馈。
4.模型训练：对深度度量嵌入和生成对抗网络进行联合训练，并依次更新模型参数，直到模型收敛。
5.模型测试：利用测试数据对训练完成的模型进行测试，并进行性能评估。
五、预期研究成果
本文最终期望得到以下预期研究成果：
1.提出一种基于深度度量嵌入和生成对抗网络的遮挡行人重识别方法，并验证其在实验中的有效性。
2.构建一个包含大量行人图像的数据集，并进行预处理和标注，用于模型训练和测试。
3.在现有的行人重识别研究成果基础上，进一步提高行人重识别的准确率，促进该领域的研究和应用。
六、论文结构安排
本文将分成以下几个部分：
1.绪论：介绍行人重识别的背景和意义，阐述本文的研究内容和意义。
2.相关研究：综述国内外关于行人重识别和遮挡行人重识别的相关研究，探讨现有方法的优缺点。
3.基于深度度量嵌入的行人重识别方法：详细阐述深度度量嵌入的原理和实现方法，以及其在行人重识别中的应用。
4.基于生成对抗网络的遮挡行人重识别方法：详细阐述生成对抗网络的原理和实现方法，以及其在遮挡行人重识别中的应用。
5.实验与结果分析：利用数据集对提出的方法进行实验和测试，并进行结果评估和分析。
6.结论与展望：总结本文的研究内容和成果，展望未来的研究方向。