基于时空外貌表征的视频行人再识别方法研究的开题报告.docx

基于时空外貌表征的视频行人再识别方法研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着视频监控技术的快速发展，如今已经可以从视频中获取大量的行人图像和行人视频。此时，行人再识别（personre-identification）也就引发了越来越多的关注。行人再识别是指在不同的摄像头视野中重新识别和跟踪同一个行人的过程。对于视频监控和公共安全领域，这个问题显得尤为重要。随着数据量和获取渠道的不断扩大，将行人再识别任务交给计算机进行处理比人工处理更加效率高。
针对行人再识别问题，已经提出了许多方法。但是，由于摄像机视角、行人穿着差异和环境变化等因素的影响，行人外貌表现会发生变化，使得行人再识别任务变得非常具有挑战性。借助深度学习技术，可以有效地解决这些问题，被广泛应用于行人再识别任务。
二、研究内容和计划
本文将研究基于时空外貌表征的视频行人再识别方法。该方法将各种基础特征融合起来，包括行人的时空外貌、当前视角下的空间信息和分辨率的渐变特征等，形成行人的多维特征向量，从而实现对行人的再识别。
通过以下几个步骤实现行人再识别：
1.提取行人的时空外貌信息，主要包括行人在视频序列中的空间位置、行人的运动轨迹、行人的外貌、行人的行为等信息。
2.利用深度学习技术进行特征提取，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等模型。
3.利用融合策略将各种基础特征进行融合，形成行人的多维特征向量。
4.采用度量学习算法和分类模型进行识别和分类，对相似行人进行匹配。
5.在大规模数据集上进行实验和评估，评估模型的性能和效果。
三、研究创新点
本文研究的基于时空外貌表征的视频行人再识别方法具有以下创新点：
1.综合利用行人的时空外貌信息，既考虑了行人的外貌特征，也考虑了行人的运动轨迹和行为特征。
2.使用深度学习技术进行特征提取，提高了特征的鲁棒性和分类效果。
3.探究了多种融合策略和度量学习算法，并在真实数据集上进行实验验证。
四、预期目标和意义
1.实现基于时空外貌表征的视频行人再识别任务；
2.改善视频监控和公共安全领域中的行人跨域识别问题；
3.提高深度学习技术在实际问题中的应用价值。
综上，基于时空外貌表征的视频行人再识别方法的研究具有重要的理论和实际应用意义，有望进一步推进行人再识别技术的发展和应用。