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基于深度学习的行人重识别技术研究的任务书
一、研究背景和意义
随着城市化进程的不断推进，人口规模的不断扩大，人流密度越来越大，人们在人群中寻找目标的难度越来越大。此外，犯罪率的不断上升也使得公共安全的问题越来越严重。因此，实现精准的行人重识别技术变得越来越重要。
行人重识别技术是指在视频监控、图像比对等场景下，通过对行人的外貌、特征进行提取和比对，准确识别出目标人物的技术。行人重识别技术的发展为城市安全、交通监控、物流配送、电子商务等领域提供了重要的技术支持，不仅提高了城市的安全管理水平，也为商业发展提供了新的机遇。
目前行人重识别技术是深度学习应用领域内的热门研究方向之一。深度学习技术以其优异的图像识别和数据建模能力，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有重要的应用。通过深度学习技术，可以实现对行人图像的特征提取和建模，并将其与已有的行人特征进行匹配，进而实现行人重识别。
因此，本文旨在基于深度学习技术，对行人重识别技术进行深入的研究，探索行人重识别技术的实现方法，提出行人重识别技术的优化方案，进而提高行人重识别技术在实际应用中的准确性和效率。
二、研究内容和方法
1.研究内容
本文的研究内容主要包括以下几个方面：
（1）行人特征提取。通过深度学习技术对行人图像进行特征提取，包括行人的颜色、纹理、形状等特征。
（2）行人重识别算法设计。设计针对行人重识别场景的算法模型，实现对行人特征的建模和匹配。
（3）行人重识别性能评估。采用行人重识别的常用指标，如准确率、召回率、F1值等，对所设计的算法模型进行性能评估。
（4）行人重识别应用优化。针对行人重识别技术在实际应用中存在的问题，如光照变化、遮挡等，提出技术优化方案。
2.研究方法
本文采用以下研究方法：
（1）文献综述。对现有的行人重识别技术相关文献进行综述，掌握当前行人重识别技术的发展状况和存在的问题。
（2）数据集收集和预处理。收集一定规模的行人图像数据集，并进行数据预处理，包括行人检测、行人分割等。
（3）行人特征提取。对行人图像进行特征提取，通过卷积神经网络（CNN）提取行人特征信息。
（4）行人重识别算法设计。参考现有的行人重识别算法，设计适合行人重识别的模型，如基于分类的模型、基于对比的模型等。
（5）行人重识别性能评估。通过设计的算法模型，进行行人重识别性能评估，分析模型的准确率、召回率等指标。
（6）行人重识别应用优化。针对现有的行人重识别技术存在的问题，提出优化方案，并对优化效果进行评估。
三、预期成果
本文通过对行人重识别技术的深入研究，预期取得以下成果：
（1）深入了解行人重识别技术发展状况和存在的问题。
（2）构建一定规模的行人图像数据集，并进行预处理。
（3）通过深度学习技术，实现对行人特征的提取和建模。
（4）设计基于深度学习技术的行人重识别算法模型，在准确率、召回率等指标上达到一定水平。
（5）提出行人重识别应用优化方案，并对优化效果进行评估。
四、研究计划和安排
本文的研究时间为近6个月，具体的研究计划和安排如下：
第1-2个月：文献综述和数据集收集与预处理。通过文献综述对现有的行人重识别技术进行调研，收集行人图像数据集，并进行数据预处理。
第3-4个月：行人特征提取和算法设计。利用收集的行人图像数据，通过深度学习技术实现对行人特征的提取，并设计行人重识别算法模型。
第5-6个月：性能评估和技术优化。通过对算法模型的性能评估，优化算法模型，解决行人重识别技术实际应用中存在的问题。
五、研究经费和资源需求
本文的研究经费主要用于数据集的收集和预处理、实验设备的购置以及相关软件的购买和试用，预计经费总额为10万元。本文的研究设备主要包括一台高性能计算机、一台GPU服务器等设备。同时，还需要使用一些深度学习平台，如TensorFlow、Keras等。因此，研究资源需求主要是计算资源和软件开发工具。