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基于深度学习的行人重识别方法研究的开题报告
一、选题背景
随着现代科技的不断发展，人们生活水平的提高以及城市化进程的加速，行人重识别技术在社会各个领域和行业的应用日益广泛。特别是在公安安全领域，行人重识别技术被广泛运用于图像搜索、视频监控、案件侦破等方面，具有重要的意义。
目前，行人重识别技术的研究已经成为计算机视觉领域的一个热点问题。传统的行人重识别方法主要基于手工设计的特征或者局部特征，具有不稳定、复杂和计算量大等问题。而基于深度学习的行人重识别方法能够自动从图片中提取抽象的特征，克服了传统方法的不足，在行人重识别中取得了显著的成果。
二、研究内容和意义
本研究旨在通过深入分析和研究，设计一种高效准确的基于深度学习的行人重识别方法。具体要完成以下几项任务：
1.研究行人重识别的基本原理和发展历程，对行人识别技术进行全面和深入的了解。
2.分析基于深度学习的行人重识别算法的特点、优缺点和应用场景，并对主要算法进行深入研究和评估。
3.设计一种基于深度学习的行人重识别算法，并对其进行实现和优化。
4.基于常见的行人数据集进行实验，对所设计的算法进行评估和对比，验证其在行人重识别方面的有效性和优越性。
本研究的最终目的是，设计一种高效准确的基于深度学习的行人重识别方法，能够在安防监控、商业统计、智能交通等领域中实现广泛应用。这有利于提高社会安全、便捷出行和经济发展水平，具有重要的实际应用意义和社会价值。
三、研究方法
本研究将采用以下主要方法：
1.文献综述法：对行人重识别的发展历程、基本原理、技术特点以及基于深度学习的行人重识别算法进行全面综述和分析。
2.设计方法：根据所综述的相关文献、算法理论和现有数据集，设计一种基于深度学习的行人重识别算法，并进行实现和优化。
3.实验验证法：选择常见的行人数据集，通过对所设计的算法和常用的行人重识别算法进行评估和对比，验证所设计的算法的有效性和优越性。
四、预期结果
本研究的预期结果为：
1.对行人重识别技术进行全面和深入的研究，了解其原理、技术特点、应用场景等相关信息。
2.对基于深度学习的行人重识别算法进行综述和分析，了解其发展趋势、优缺点和应用场景。
3.设计一种高效准确的基于深度学习的行人重识别算法，并进行实现和优化。
4.对该算法进行实验验证，评估其在行人重识别方面的有效性和优越性。
五、研究进度安排
计划的研究进度安排如下：
第1-2周：阅读相关文献，深入了解和分析行人识别的基本原理、特点和发展历程。
第3-4周：综述和分析基于深度学习的行人重识别算法的特点和应用场景，对其进行评价和比较。
第5-7周：设计一种基于深度学习的行人重识别算法，并进行实现和优化。
第8-10周：选择常见的行人数据集，对所设计的算法进行实验验证，并与常用算法进行对比分析。
第11-12周：结合实验结果对算法进行改进和优化，设计优化方案。
第13-14周：撰写论文，并进行修改和完善。
第15周：进行论文展示和答辩。
六、参考文献
[1]ZhangX，GaoJ，ZhangY.DeepLearningforPersonRe-identification:ASurvey[J].NeuralProcessingLetters,2016,44(1):133-142.
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[4]HuangY，ZhuM，LinF，etal.PersonRe-identificationbyFeatureTransferinUnlabeledVideos[C].ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2016.
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