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重叠视域行人再识别的研究与实现的开题报告
一、选题背景及意义
在现代城市交通中，行人再识别（PedestrianRe-identification）是一个热门的研究领域。它是指从视频中提取行人信息，并在多个视角下对同一行人进行识别的过程。现有的行人再识别研究很多都是基于单个视角的，即利用单个摄像头采集的视频进行识别。但实际上，很多地方需要同时使用多个摄像头进行监控，此时需要将不同摄像头中的行人信息进行匹配，实现重叠视域下的行人再识别。
以大型商场为例，商场内通常有多个摄像头用于监控，监控范围由于存在柱子等遮挡物，导致有时行人的轨迹会在不同的视角下出现重叠，此时需要通过行人再识别来实现对同一行人的跨摄像头跟踪，从而更加准确地获取行人的轨迹信息。因此，研究重叠视域行人再识别的算法具有重要实际意义，可以提高城市交通监控的效率和准确性。
二、研究现状
目前，国内外对于行人再识别的研究较为活跃，已有不少研究成果。以基于深度学习的行人再识别方法为例，单摄像头下的行人再识别已经相对成熟，例如基于卷积神经网络（CNN）的行人再识别算法，已能够在某些标准数据集下取得较好的效果。而对于重叠视域下的行人再识别，由于其难度大、问题复杂，相关研究相对较少，尚处于初步探索阶段。
国内外已有一些相关的研究，例如米兰理工大学的Du等人就提出了一种基于零件化再识别（Part-basedRe-Identification）的方法，能够有效地解决单视点下的遮挡问题，但其针对重叠视域下的行人再识别问题尚未做深入的研究和探索。
三、研究内容和方法
本文的目标是研究重叠视域下的行人再识别算法，在不同视角下获取行人的特征信息，并在不同视角下实现行人匹配和跟踪。本文采用的方法是基于深度学习的方法，以CNN和LSTM为主要算法模型进行研究。
具体来说，本文研究的内容包括以下几个方面：
1.提出一种针对重叠视域下行人再识别的深度学习模型，能够从不同视角下获取行人的特征信息。
2.通过LSTM等循环神经网络模型，实现对不同视角下的行人特征信息进行序列化，从而实现行人跨视角的匹配和跟踪。
3.设计和实现一个高效的重叠视域的行人再识别算法，并在公开数据集上进行测试和验证，分析其效果和性能。
四、论文结构安排
本文的主要内容将分为以下几个部分：
1.绪论：介绍论文选题背景和意义，总结相关研究现状。
2.相关技术和算法分析：介绍多个关键技术和算法，包括深度学习、卷积神经网络、循环神经网络、行人再识别技术等。
3.重叠视域行人再识别算法的设计和实现：详细讲述本文提出的重叠视域行人再识别算法，包括数据预处理、网络架构等内容，并进行实验验证。
4.实验结果分析：对实验结果进行分析和比较，展示算法的准确率和效果。
5.结论与展望：总结本文的工作，并对今后行人再识别算法的进一步研究方向进行展望。
五、预期成果
本文的预期成果包括：
1.提出一种基于深度学习的重叠视域行人再识别算法，能够实现在不同视角下对同一行人的跨摄像头跟踪。
2.在公开数据集上进行测试和验证，评估行人再识别算法的准确率和性能。
3.发表一篇高质量的研究论文，提高作者的学术水平和知名度。
4.为城市交通监控领域的技术发展做出一定贡献。