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基于自适应排序函数和深度特征学习的行人搜索算法研究的开题报告
一、选题背景及研究意义
随着社会的不断发展，城市的规模不断扩大，人口数量也不断增长，尤其是人们在公共场合的活动频率越来越高。其中，人群密集的地区往往是发生重大突发事件的地方。因此，要及时准确地识别出目标人物，对防范突发事件、维护公共安全起着至关重要的作用。
对于识别目标人物，行人搜索是一种被广泛应用的方法。传统的行人搜索方法，使用图像颜色、纹理特征和局部特征等信息判断行人并进行识别。但是，这些传统方法容易受到环境因素的影响，例如光线照射、背景杂乱等问题，因而存在着相当大的误判风险。
基于深度学习的行人搜索技术飞速发展，可以提取图像中深层次的特征信息，能够较好地处理背景杂乱等问题，具有更准确的识别结果。但是，对于单一的图像特征进行的行人搜索方法，依然存在着一些限制，例如针对不同场景的搜索表现不佳、在多角度和多姿势的图像中表现较差等问题。
因此，本研究旨在结合自适应排序函数和深度特征学习方法，提高行人搜索的准确性和鲁棒性，解决传统行人搜索方法和基于深度学习的行人搜索方法存在的缺陷，实现更为精准的目标人物搜索，保障公共安全。
二、研究内容
本研究的主要内容包括两个部分：基于自适应排序函数的行人搜索方法和基于深度特征学习的行人搜索方法。
1.基于自适应排序函数的行人搜索方法
自适应排序函数是一种常用的机器学习算法，具有自动调节权重的功能，可以用于训练不同类型的分类器。本研究将自适应排序函数应用于行人搜索中，建立合适的分类器，并结合样本的权重进行训练。
具体的，本研究首先提取图像中的行人特征，包括局部特征和全局特征，并进行特征的归一化和缩放处理，使之达到最优化效果。然后使用自适应排序函数利用样本的权重进行分类器的训练，并运用交叉熵和损失函数进行模型的参数优化。最后，对测试数据进行性能测试，得出准确的行人搜索结果，提高行人搜索的准确性和分类器的鲁棒性。
2.基于深度特征学习的行人搜索方法
深度特征学习是一种基于卷积神经网络思想的机器学习算法，能够有效地获取高维、语义丰富的特征描述。本研究将深度特征学习算法应用于行人搜索中，提高行人检测的精度和鲁棒性。
具体的，本研究首先基于卷积神经网络提取图像中的深度特征，构建行人特征库，并运用图像增强技术提高图像的质量。然后，通过使用多角度和多尺度的图像数据进行模型训练，提高模型的泛化能力和鲁棒性。最后，采用K-Means算法对行人特征进行聚类，得到不同种类的行人特征，对测试数据进行匹配，完成行人搜索任务。
三、技术路线和研究方法
本研究采用的技术路线和研究方法如下：
1.构建图像数据集，提取行人特征，进行样本的预处理和数据归一化等处理，得到数据集。
2.对比和分析不同的行人搜索方法，建立自适应排序函数模型和深度特征学习模型。
3.分别使用自适应排序函数和深度特征学习模型对行人数据集进行训练和测试。
4.比较和分析自适应排序函数和深度特征学习方法的优缺点，得出结论。
5.根据实验结果，进一步完善行人搜索算法，提高行人检测的准确率和分类器鲁棒性。
四、预期目标和研究意义
1.实现更为准确和鲁棒的行人搜索算法，比较和分析自适应排序函数和深度特征学习方法的优缺点。
2.为公共安全和突发事件的防范提供有效的技术支持，保障社会的稳定和安宁。
3.提升行人搜索技术的研究水平，为实现更广泛的目标检测任务提供有用的借鉴和参考。
总之，本研究将有效提高行人搜索技术的准确性和鲁棒性，为公共安全提供有效的技术支持，具有较高的实用性和实际应用价值。