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基于语义投影学习和深度特征学习的行人重识别算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
行人重识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，它的目的是在不同的摄像头视频中识别同一个行人的身份。这项任务具有广泛的应用前景，如视频监控系统、安防系统、人流量统计等领域。
然而，行人重识别的难点在于行人的外观变化较大，如姿态、服装、光照等因素的影响，且行人的摄影角度和距离也可能不同。这些因素都会使得行人的特征发生变化，从而导致识别精度下降。
因此，如何准确、高效地进行行人重识别是一个重要的研究方向。本任务旨在研究基于语义投影学习和深度特征学习的行人重识别算法，提高行人重识别的准确度和鲁棒性。
二、任务内容
1.研究行人重识别任务的基本流程和方法，在此基础上设计行人重识别算法。
2.总结语义投影学习和深度特征学习的相关算法，分析其优缺点。
3.将语义投影学习和深度特征学习算法相结合，设计行人重识别的联合特征学习模型，提高识别准确率。
4.实现所设计的模型并在行人重识别数据集上进行训练和测试，得到最终的识别准确率和识别速度。
5.对模型的性能和效果进行分析和评估，提出改进和优化的建议。
三、执行步骤
1.研究相关文献和资料，了解行人重识别任务的基本概念和研究状态。
2.总结和分析语义投影学习和深度特征学习的相关算法，掌握它们的基本原理和操作过程。
3.设计行人重识别的联合特征学习模型，确定模型的整体框架和主要算法。
4.实现模型，并在行人重识别数据集上进行训练和测试，调整和优化模型参数。
5.对结果进行评估和分析，提出改进和优化的建议。
四、预期成果
1.行人重识别算法的设计与实现。
2.行人重识别数据集的测试结果与分析报告。
3.论文一篇，能够揭示行人重识别任务的难点，分析已有的方法以及提出一种新的、有潜力的解决方法。
4.可以公开发布的行人重识别算法代码。
五、任务要求
1.具备良好的编程能力和计算机视觉相关背景。
2.熟悉深度学习算法和工具，如TensorFlow、PyTorch等。
3.具备较好的英文阅读和书写能力，能够查阅和理解相关文献和资料。
4.时间规划：完成任务的预期时间为三个月。
六、参考文献
1.Li,X.,Wang,W.,Hu,R.,&Tan,T.(2014).DeepReID:Deepfilterpairingneuralnetworkforpersonre-identification.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.152-159).
2.Zhang,L.,Zhang,L.,&Liu,W.(2016).Deeplearningforpedestrianattributerecognitioninsurveillancescenarios.Neurocomputing,214,647-658.
3.Liu,W.,Wen,Y.,Yu,Z.,Li,M.,Raj,B.,&Song,L.(2017).SphereFace:Deephypersphereembeddingforfacerecognition.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.6738-6746).