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基于深度学习的行人重识别研究的任务书
任务书：基于深度学习的行人重识别研究
1.研究背景
行人重识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的主要目的是通过对行人图像进行学习和识别，实现多摄像头下的行人跟踪、视频检索和安全监控等应用。随着深度学习技术的迅猛发展，目前的行人重识别算法已经可以实现较高的识别准确率和鲁棒性，但是仍存在着互补性差、缺少统一的数据集等挑战。
2.研究目标
本次研究的目标是基于深度学习技术，提出一种高效精确的行人重识别算法，并且针对目前行人重识别算法存在的问题和挑战，进行改进和优化，以提高算法的鲁棒性和适用性。具体研究内容包括：
（1）数据集的构建和整理。针对目前行人重识别算法缺乏统一数据集的情况，本次研究将建立一个规模较大、样本较多、特征丰富的行人重识别数据集，并且对其中的图像进行深度学习特征的提取和处理。
（2）行人特征提取和表示方法的研究。本次研究将借鉴目前深度学习领域的一些普遍方法（如卷积神经网络和循环神经网络），提出一种行人特征提取和表示的方法，以方便后面的行人重识别任务。
（3）行人重识别算法的设计和实现。基于上述行人特征提取和表示方法，本次研究将构建一个以Siamese网络为基础的行人重识别模型，并且对其进行训练和优化。通过算法的实验验证，进一步改进和优化算法。
3.研究方法
本次研究将主要使用深度学习技术和计算机视觉相关的方法进行研究。具体步骤如下：
（1）数据集的构建和整理。本次研究将从公开数据集中选取一些适合于行人重识别的数据，并且进行清理和整理，以方便后面的实验和算法的设计。
（2）行人特征提取和表示方法的研究。本次研究将从深度学习领域借鉴一些方法，如卷积神经网络和循环神经网络等进行探究，并且根据行人图像的特点和需求，提出一种适合行人重识别的特征表示方法。
（3）行人重识别算法的设计和实现。基于上述行人特征提取和表示方法，本次研究将构建一个以Siamese网络为基础的行人重识别模型，并且对其进行训练和优化。通过算法的实验验证，进一步改进和优化算法。
4.研究预期结果
本次研究的预期结果包括：
（1）行人重识别数据集的构建和整理。本次研究将建立一个规模较大、样本较多、特征丰富的行人重识别数据集，并且对其中的图像进行深度学习特征的提取和处理。
（2）行人特征提取和表示方法的研究。本次研究将提出一种行人特征提取和表示的方法，以方便后面的行人重识别任务。
（3）行人重识别算法的设计和实现。本次研究将实现一个以Siamese网络为基础的行人重识别模型，并且对其进行训练和优化。通过算法的实验验证，进一步改进和优化算法。
5.研究意义和应用价值
本次研究的意义和应用价值包括：
（1）提高行人重识别算法的准确率和鲁棒性，有利于实现多摄像头下的行人跟踪、视频检索和安全监控等应用。
（2）为计算机视觉和深度学习领域的研究提供一个新的研究方向，并且为相关学科的发展做出贡献。
（3）为未来的深度学习研究提供一种可行的思路和方法，有助于推进深度学习技术的发展和应用。