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基于对抗生成网络的行人重识别方法研究
标题：基于对抗生成网络的行人重识别方法研究
摘要：
行人重识别是计算机视觉领域的一个重要问题，旨在从不同场景中检索到特定行人的图像。本研究借鉴对抗生成网络（GAN）的理念，提出了一种基于对抗生成网络的行人重识别方法。通过GAN的生成网络和判别网络，我们在原始图像空间和特征空间中进行训练，并通过重构损失和对抗损失实现了对行人特征的有效抽取和区分。实验结果表明，我们的方法在行人重识别任务中取得了优秀的性能。
1.引言
行人重识别在视频监控、视频搜索和行人行为分析等领域具有广泛的应用。传统的行人重识别方法主要基于手工设计的特征和浅层度的分类器，存在识别率低、对姿态变化、光照变化和视角变化等敏感的问题。对抗生成网络作为一种强大的生成模型，具有学习输入数据分布并进行样本生成的能力，为行人重识别任务提供了新的思路。
2.相关工作
本章节介绍了行人重识别领域中的相关工作，包括传统方法和基于深度学习的方法。传统方法主要基于手工设计的特征，如颜色直方图、局部二值模式和Gabor滤波器等。基于深度学习的方法将深度卷积神经网络（CNN）引入行人重识别中，取得了一定的进展。
3.方法
本章节详细介绍了我们提出的基于对抗生成网络的行人重识别方法。我们通过GAN的生成网络和判别网络进行训练，其中生成网络以行人特征为输入，生成伪造样本，判别网络用于区分真实样本和伪造样本。我们通过重构损失和对抗损失来优化网络参数，使得生成网络能够生成与真实样本相似的行人特征。
4.实验与结果
我们在行人重识别的公开数据集上进行了实验，评估了我们提出的方法与其他方法的性能对比。实验结果表明，我们的方法在行人重识别任务中表现出了明显的优势，取得了较高的识别准确率。
5.讨论与分析
本章节对实验结果进行了讨论与分析。我们分析了我们的方法对光照变化、视角变化和姿态变化等因素的鲁棒性。此外，我们还讨论了我们方法的优点和不足，并提出了进一步改进的方向。
6.结论
本文提出了一种基于对抗生成网络的行人重识别方法。通过实验证明，该方法能够有效地提取和区分行人特征，并在行人重识别任务中取得了较好的性能。未来的研究可以进一步优化该方法，并探索其他深度学习模型在行人重识别中的应用。
参考文献：
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