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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任务书
一、选题背景和意义
随着城市化进程的加速，人们对于城市公共安全监测和管理的需求也日益增长。作为人口密集区域，城市的行人流量也是十分庞大的。因此，如何在行人众多的场景下高效地实现行人搜索成为了城市公共安全监测的重要任务之一。
传统的行人搜索算法通常通过建立行人数据库一一对比来实现，但这种方法计算量大、识别准确性差，不适合大规模实时行人搜索。因此，如何提高行人搜索的准确性和效率，是当前研究关注的热点问题。
本研究将利用自适应排序函数以及深度特征学习算法结合，探索一种高效、快速、准确的行人搜索算法。通过对深度特征学习和自适应排序函数的结合应用，实现行人检索中的自适应学习和排序，以提高行人搜索的准确性和效率，为城市公共安全监测提供重要技术支持。
二、研究内容和方法
本研究的重点是设计一种基于自适应排序函数和深度特征学习的行人搜索算法，具体研究内容和方法如下：
（一）深度特征学习技术
通过使用深度学习中的卷积神经网络等技术，提取行人图像的深度特征，实现行人图像的自适应学习和优化，使图像特征更具有代表性，从而提高行人搜索的准确性。
（二）自适应排序函数
利用自适应学习方法，对行人图像的特征进行排序，根据搜索查询的行人图像确定搜索结果，同时根据相似度打分，对搜索结果进行排序，根据自适应排序函数进行排列，从而提高搜索结果的准确性和效率。
（三）算法实现与优化
针对行人搜索中的实际应用需求，对算法进行实现和优化，实现所提算法的工程化应用，并进一步测试算法的稳定性和准确性。
三、研究目标和成果
本研究的主要目标和成果如下：
（一）设计一种基于深度特征学习和自适应排序函数的行人搜索算法，实现行人图像的自适应学习和排序。
（二）针对行人搜索中的实际应用需求，优化算法性能和算法速度，使算法更适应于实际生产应用场景。
（三）通过实验验证所提算法的准确性和效率，并将其应用于行人搜索，为城市公共安全监测提供重要技术支持。
四、研究计划
根据研究内容和方法，本研究的计划如下：
（一）第一阶段：文献调研和模型建立
1.研究深度特征学习相关技术和算法原理并进行文献调研；
2.学习自适应排序函数、k-最近邻等搜索算法的原理和实现方法，并进行探究。
（二）第二阶段：算法实现和优化
1.实现深度特征学习算法与自适应排序函数的结合；
2.针对实际应用场景，对算法进行优化以提高算法速度和准确性。
（三）第三阶段：算法测试和评估
1.利用已有数据集进行算法测试，并对算法的稳定性和准确性进行评估；
2.对所提算法和传统搜索算法进行性能比较，并分析其优劣之处。
五、论文框架
本研究的论文框架如下：
第一章：绪论
1.1研究背景和意义
1.2国内外研究现状
1.3研究内容和方法
1.4研究目标和成果
1.5论文框架
第二章：深度学习和特征学习研究
2.1深度学习技术
2.2特征学习方法
2.3深度特征学习
第三章：自适应排序函数研究
3.1排序函数的概要
3.2自适应排序函数的设计方法
3.3自适应排序函数在行人搜索中的应用
第四章：行人搜索算法实现和优化
4.1深度特征学习和自适应排序函数的结合
4.2针对应用场景的算法优化
第五章：算法测试和实验结果分析
5.1数据集的获取和处理
5.2算法测试和评估
5.3算法实验结果和分析
第六章：总结与展望
6.1研究总结
6.2研究不足和展望
本研究以实现自适应排序函数和深度特征学习的行人搜索算法为目标，旨在提高行人搜索的效率和准确性。通过构建深度学习和自适应排序函数相结合的算法，将行人检索中的自适应学习和排序优化应用到实际应用场景中，为城市公共安全监测提供更准确和快速的支持。