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基于距离度量学习算法用于行人再识别的研究的开题报告
一、研究题目
基于距离度量学习算法用于行人再识别的研究
二、研究背景与意义
行人再识别是指在不同的场景下，使用不同的摄像头捕捉到的不同的行人图像进行识别。行人再识别广泛应用于视频监控、智能交通等领域，具有重要的应用前景。为了提高性能，需要解决许多挑战性的问题，其中最具代表性的问题之一是相似度计算。
在行人再识别中，相似度计算是一个重要且挑战性的问题，它可以分为两部分：特征提取和距离计算。在特征提取阶段，通过提取行人图像中的局部和全局特征来描述图像。在距离计算阶段，计算两幅行人图像之间的相似度。然而，由于人的姿态、衣着和摄像机视角等因素的影响，行人图像之间存在的差异远远大于相似之处，因此要想准确地测量相似度是非常具有挑战性的。
随着距离度量学习算法的不断发展和优化，已经能够有效地解决行人再识别中存在的相似度计算的挑战。基于距离度量学习的算法可以学习到更具有判别性的距离度量，因此可以更准确地评估行人之间的距离。因此，基于距离度量学习算法用于行人再识别研究的意义非常重要。
三、研究内容和方法
本研究将基于距离度量学习算法进行行人再识别的研究，具体内容包括以下几个方面：
1.数据集采集和预处理。本研究将采集大量的行人图像数据，并进行预处理来提高算法的准确性和效率。
2.特征提取。在行人再识别中，特征提取是非常重要的，本研究将使用局部和全局特征来描述行人图像，并将它们进行组合来增强特征的判别性。
3.距离度量学习算法的应用。本研究将选择基于距离度量学习算法来进行行人再识别研究。
4.实验和结果分析。本研究将对所提出的算法进行实验，并进行结果分析来评估算法的性能和准确性。
研究方法：本研究将采用实验验证的方法，通过模拟不同的行人再识别场景来评估算法的性能和准确性。
四、研究计划
本研究的时间表如下：
1.第一年：数据集采集和预处理，特征提取算法的研究。
2.第二年：距离度量学习算法的研究，实验设计和结果分析。
3.第三年：论文撰写和提交。
五、预期成果
1.基于距离度量学习算法的行人再识别方法，提高了行人再识别的准确性。
2.以行人再识别为背景，提出的距离度量学习算法可以应用于其他领域的相似度计算。
3.本研究所提出的算法在行人再识别领域中可以产生有意义的应用价值。