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基于深度学习的目标再识别研究的开题报告
一、选题背景
目标再识别（PersonRe-identification,Re-ID）是计算机视觉领域的研究热点和难点之一。目标再识别的目的是在不同的监控摄像头之间识别并匹配同一目标行人，主要应用于视频监控、公共安全等领域。目前，传统的目标再识别方法主要采用手工特征提取和浅层模型，存在着识别精度低、对光照、视角等因素敏感等问题，难以达到实际应用的要求。而深度学习通过构建深层的神经网络模型，能够有效地提取图像的特征，近年来在目标再识别领域的应用也取得了较好的效果。因此，基于深度学习的目标再识别研究具有现实意义和研究价值。
二、选题意义
随着深度学习技术的发展，可以使用深度神经网络模型来提取图像的特征，提高目标再识别的准确性和鲁棒性。同时，随着城市的发展和人口的增加，监控摄像头数量的增多，对于目标再识别的精度和实时性的要求也越来越高。因此，基于深度学习的目标再识别研究具有重要意义和广泛应用价值。
三、选题的研究内容和计划
1.研究内容：
（1）构建深度学习模型：构建深度神经网络模型，对目标再识别任务中的图像进行特征提取与学习。
（2）数据集的构建：为了提高模型的准确性和泛化能力，构建适合目标再识别的数据集，包括不同角度、不同光照条件下的图片。
（3）评估与实验：使用已有的深度学习模型进行实验，并进行评估，以得出最佳的目标再识别算法和模型。
2.研究计划：
（1）文献综述(2周)：了解目标再识别的研究现状及发展趋势，掌握深度学习在目标再识别领域中的应用及存在的问题。
（2）数据集采集(3周)：根据目标再识别的特点和要求，采集并筛选适合的数据集。
（3）深度学习模型的构建(6周)：根据选题要求和数据集的特点，构建深度学习模型，并对其进行训练和测试，实现目标再识别功能。
（4）实验分析(4周)：对深度学习模型进行实验对比分析，评估其性能和效果，进行优化和改进。
（5）论文撰写(3周)：对实验结果进行总结和归纳，撰写一篇研究论文。
四、研究的预期成果
本研究的预期成果是建立一种高效的基于深度学习的目标再识别模型，并对其性能和效果进行评估。该研究能够有效地提高目标再识别的准确率和效率，具有实际应用价值。同时，本研究对于深度学习在目标再识别领域的应用和发展，也具有一定的科学研究意义。