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基于深度学习的跨域跨模态复杂场景下的行人重识别的任务书
一、研究背景及意义
行人重识别是指在不同摄像头或者不同时间点中，根据行人外貌特征对其身份进行识别，往往应用于公共安全、智慧交通等领域。但是在真实世界中，由于摄像头的角度、光照、遮挡等因素，加之行人的变化多样性，行人重识别存在各种挑战，如姿态变化、视角变化、遮挡变化、跨域、跨模态等问题。解决这些问题是行人重识别研究中的热点难点，也是实际应用的关键。
基于深度学习的行人重识别方法已经在近年来引起广泛关注，取得了一定的研究成果。但是现有的方法往往是在单一数据集或者单一场景下进行的，难以应用于真实场景中跨域、跨模态的情况。因此，本课题旨在基于深度学习的跨域跨模态复杂场景下的行人重识别进行研究，旨在提高行人重识别在实际应用中的准确度和鲁棒性。
二、研究内容及方法
1.研究内容
（1）跨域行人重识别
针对跨域行人重识别问题，本课题将通过构建多个不同来源的数据集，针对数据集间的分布差异性，分析和探究跨域行人重识别中面临的挑战，并设计相应的跨域行人重识别算法。
（2）跨模态行人重识别
针对跨模态行人重识别问题，本课题将通过构建不同传感器产生的行人图像数据集，在图像和感知数据上具有不同的特征，利用模态伪标签对齐方法，探究如何利用已有的模态数据集进行跨模态特征学习，从而提高跨模态行人重识别的鲁棒性和准确度。
2.研究方法
本课题将使用深度学习方法，建立跨域跨模态复杂场景下的行人重识别模型。具体包括：
（1）基于深度学习的特征提取模型
通过使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，对行人图像进行特征提取，得到对行人不变的特征表示。
（2）基于多任务学习的行人重识别模型
利用多任务学习思想，设计跨域、跨模态场景下的行人重识别模型，将共享的特征提取模型训练在多个任务上，从而提高模型的泛化能力。
（3）迁移学习方法
采用迁移学习方法，将在一个数据集上训练好的模型应用于另一个数据集上，从而利用先验知识构建更加鲁棒和高效的行人重识别模型。
三、预期研究成果
本课题预期获得如下成果：
（1）设计并实现了一种针对跨域跨模态场景下的行人重识别算法，并验证了算法的有效性和鲁棒性。
（2）提供了一个基于多任务学习思想的跨域跨模态行人重识别模型。
（3）通过多个数据集的对比实验展示所提出方法的有效性和优越性。
四、进度安排
课题进度安排如下：
（1）第一年：根据不同场景构建多个行人重识别数据集，并进行特征提取和算法分析。
（2）第二年：设计跨域跨模态行人重识别算法，并进行准确率测试和鲁棒性测试。
（3）第三年：提出基于多任务学习思想的跨域跨模态行人重识别模型，并进行实验对比。
五、参考文献
[1]Zheng,L.,Shen,L.,Tian,L.,Wang,S.(2015).Scalablepersonre-identification:Abenchmark.InProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),1116-1124.
[2]Zhang,X.,Luo,H.,Fan,X.,Xiang,S.,Sun,Y.(2017).Alignedreid:Surpassinghuman-levelperformanceinpersonre-identification.InProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),3733-3742.
[3]Yi,D.,Lei,Z.,Li,S.,Liao,S.,Wang,J.(2014).Deepmetriclearningforpersonre-identification.InProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),34-40.
[4]Sun,Y.,Zheng,L.,Deng,W.,Wang,S.(2018).SVDNetforpedestrianretrieval.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),6241-6250.