基于视觉显著特征分析的行人再识别方法研究的开题报告.docx

基于视觉显著特征分析的行人再识别方法研究的开题报告
题目：基于视觉显著特征分析的行人再识别方法研究
一、研究背景
行人再识别在视频监控、安防、智能交通等领域有广泛的应用，是计算机视觉领域的一个热门研究方向。传统的行人再识别方法主要基于行人外貌特征，如行人的服饰、发型等，但是这些特征易受到环境光线、摆拍方式等因素的影响，识别精度不高。因此，当前研究趋势是基于行人的视觉显著特征进行再识别，包括姿态、步态、人体轮廓等。
二、研究目的
本研究旨在提出一种基于视觉显著特征分析的行人再识别方法，利用行人的姿态、步态、人体轮廓等特征，提高识别精度，并探讨该方法的优缺点，为未来的行人再识别研究提供借鉴。
三、研究内容和方案
1.提出一种基于视觉显著特征分析的行人再识别方法，包括行人姿态的描述和步态的提取。
2.利用该方法对行人数据集进行训练和测试，评估识别精度、召回率和准确率等指标。
3.探索该方法的优缺点，并比较传统的行人再识别方法。
方案：
1.数据集采用行人再识别领域常用的数据集，如CUHK03、Market-1501等。
2.行人姿态的描述采用基于关键点的方法，即提取身体部位的关节点，描述身体的姿态。步态的提取采用视频序列分析方法，即提取视频中行人的步伐特征，如步幅、步速等。
3.利用行人再识别算法进行数据训练和模型优化，并进行测试。
四、研究意义
本研究的意义在于提出了一种基于视觉显著特征分析的行人再识别方法，实现对行人的精准识别，可以应用于视频监控、智能交通等领域，提高了社会安全和交通安全的管理水平。同时，本研究也为行人再识别领域的研究提供了新的思路和方法。
五、预期成果
本研究预期可以实现对行人的再识别，并且相较于传统方法，提高了识别精度和准确率。同时，本研究的结论可以作为行人再识别领域的研究借鉴，并且建立了相应的数据集和算法模型，在实际应用中具有一定的参考价值。