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基于改进卷积神经网络的行人重识别的开题报告
一、研究背景
随着现代社会不断的发展，城市人口不断的增长，车流人流也越来越大，因此对于城市的安全性而言，行人重识别技术显得尤为重要。现实中，一些行人重要的识别问题，如：警察抓捕罪犯、重点人员跟踪、人流分布和统计等等，均需要利用行人重识别技术。
同时，随着深度学习技术的发展和普及，特别是卷积神经网络（CNN）的出现，行人重识别的效果已经得到了很大程度的提升。在现有文献中，也有不少的行人重识别算法已经提出，如：Spindle网络、TriNet网络和多方向卷积神经网络（M-CNN），然而，这些算法仍然存在着一定的不足，即存在着过拟合、低识别准确率等问题。
因此，我们将研究如何利用改进卷积神经网络解决行人重识别问题，提高行人重识别的准确率和鲁棒性。
二、研究内容
本次研究的主要内容是改进卷积神经网络，从而提高行人重识别的准确率和鲁棒性。研究内容包括以下几个方面：
1、搭建改进的卷积神经网络：我们将基于现有的卷积神经网络进行改进，从而解决当前行人重识别算法中的一些问题。为此，我们将选择输入图像、卷积神经网络的结构、损失函数等进行优化和改进。
2、数据集的选择和构建：我们将采用行人图像数据集进行测试和验证，其中包括市面上常用的行人数据集，如：Market-1501、CUHK01、CUHK03等。另外，我们还将构建自己的数据集，以便进一步测试和验证我们研究的卷积神经网络的效果。
3、算法实现和性能评估：我们将编写代码实现我们的算法，并对其在数据集上进行测试和评估。在性能评估指标上，我们将选择评价指标，如：识别率准确率、召回率、F值等进行评估。
三、研究意义
行人重识别技术在现代城市安全管理和智能监控中有着广泛的应用前景。它不仅可以被应用于警察抓捕罪犯、关键人员跟踪、人流分布和统计等领域，还可以被应用于街道监控、卡口监控、商业广告和人群统计等领域。因此，对于行人重识别技术的开发和改进，将有着重要的研究价值。
同时，本次研究还将探索如何利用改进的卷积神经网络对行人重识别算法进行优化，提高识别率和鲁棒性，这将对深度学习和卷积神经网络的研究发展做出重要贡献。
四、研究方法
本次研究的主要方法将是基于卷积神经网络的深度学习方法。具体地，我们将综合利用多种卷积神经网络组合、多种目标函数等深度学习技术，从而设计出更加优秀的行人重识别算法模型。
构建改进的卷积神经网络的时间将在研究的初期进行，我们将选取主流卷积神经网络进行改进，通过添加新的网络结构和改进网络参数等方式，提高网络的深度和泛化能力，从而提高识别准确率和鲁棒性。
数据集的选择和构建阶段，我们将选择多种常用的数据集进行测试和验证，以便评估我们的卷积神经网络的效果。同时，为了提高测试结果的稳定性，我们还将自行构建数据集进行测试。
算法实现和性能评估的阶段，我们将首先编写代码实现我们的算法，再通过性能评估指标进行测试和评估。同时，我们还将比较不同算法的性能并得出结论。
五、研究成果
本次研究的成果将包括以下几个方面：
1、提出一种改进的卷积神经网络方法，并探究其在行人重识别领域的应用和优化空间。
2、选取多种常用的行人图像数据集、构建自己的数据集，从而测试和评估我们的方法的优缺点以及与其他方法的性能比较。
3、总结本次研究的成果，并公开发布论文。
六、预期时间安排
本研究计划为期一年，预期时间安排如下：
1、前期调研与资料收集：2022年1月至2022年2月
2、卷积神经网络结构的设计与优化实现：2022年3月至2022年6月
3、行人数据集的收集与构建：2022年7月至2022年8月
4、算法实现与性能评估：2022年9月至2022年11月
5、论文写作与初稿整理：2022年12月至2023年1月
6、论文修改与投稿：2023年2月至2023年3月
七、参考文献
[1]DaiX,WuH,ZhangY.SpindleNet:PersonRe-identificationwithHumanBodyRegion-guidedFeatureDecompositionandFusion[J].InternationalJournalofComputerVision,2020,128(3):801-819.
[2]WeiL,ZhangS,GaoWandTianQ.PersonTransferGANtoBridgeDomainGapforPersonRe-identification[C]//IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2018.
[3]ZhangX,LuoH,FanX,ZhangM,ZhangW,andHuangK.Alignedreid:Surpassinghuman-levelp