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基于分层匹配追踪及保序稀疏编码的行人识别研究的任务书
任务书
1.课题背景和意义
行人识别在计算机视觉领域具有广泛的应用价值，如视频监控、智能交通系统等。然而，由于行人的相似性和视角变化等因素，行人识别面临着一定的挑战。因此，基于分层匹配追踪及保序稀疏编码的行人识别方法的研究具有重要意义。
2.研究目标
本研究旨在提出一种基于分层匹配追踪及保序稀疏编码的行人识别方法，以提高行人识别的准确性和鲁棒性。
3.研究内容和步骤
3.1分析行人识别的现有问题和挑战，包括视角变化、行人相似性等因素的影响。
3.2研究分层匹配追踪算法，通过建立图模型，实现对行人在不同时间和空间上的追踪。
3.3研究保序稀疏编码算法，通过有效地利用行人的空间和时间信息，实现行人的稀疏表示。
3.4结合分层匹配追踪和保序稀疏编码算法，提出一种综合的行人识别方法。
3.5在公开数据集上进行实验验证，评估提出的方法的识别性能和鲁棒性。
3.6与已有的行人识别方法进行比较和分析，验证提出方法的优势和不足。
4.研究计划和进度安排
4.1第一阶段（一个月）：调查分析行人识别的现有问题和挑战，了解相关算法的研究进展。
4.2第二阶段（两个月）：深入研究分层匹配追踪算法，分析其原理和实现方法。
4.3第三阶段（两个月）：深入研究保序稀疏编码算法，分析其原理和实现方法。
4.4第四阶段（一个月）：结合分层匹配追踪和保序稀疏编码算法，提出一种综合的行人识别方法。
4.5第五阶段（一个月）：在公开数据集上进行实验验证，评估提出方法的识别性能和鲁棒性。
4.6第六阶段（一个月）：与已有的行人识别方法进行比较和分析，验证提出方法的优势和不足。
4.7第七阶段（一个月）：撰写研究论文，并准备进行答辩。
5.资源需求
为完成以上研究内容和步骤，需要以下资源支持：
5.1计算机设备：用于算法开发和实验验证。
5.2数据集：用于算法验证和性能评估。
5.3图像处理和机器学习相关软件和工具：用于算法实现和分析。
6.预期成果
6.1提出一种基于分层匹配追踪及保序稀疏编码的行人识别方法，并在公开数据集上验证其有效性和鲁棒性。
6.2撰写一篇研究论文，提交并发表在相关学术期刊或会议上。
6.3完成研究论文的答辩，并通过答辩。
7.参考文献
[1]Dalal,N.,&Triggs,B.(2005).Histogramsoforientedgradientsforhumandetection.In2005IEEEcomputersocietyconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(CVPR'05)(Vol.1,pp.886-893).IEEE.
[2]Wang,X.,Ma,Z.,&Grimson,W.E.L.(2008).UnsupervisedactivityperceptionbyhierarchicalBayesianmodels.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,31(3),539-555.
[3]Zhang,L.,&Wu,L.(2013).Sparserepresentationforcooperativeobjecttracking.IEEEtransactionsoncybernetics,43(5),1563-1573.
[4]Yuan,Y.,Wu,X.J.,Ma,Z.,&Lei,Y.(2014).Fusedkernelsparsecodingoffeaturesforimageclassification.NeuralNetworks,52,15-27.