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基于多尺度特征融合的行人重识别方法
基于多尺度特征融合的行人重识别方法
摘要：行人重识别是计算机视觉领域中的一个重要研究课题，它的目标是通过查询数据库中存储的多个场景中的行人图像，从中找出与查询图像相似的行人图像。在行人重识别中，多尺度特征融合是提高匹配精度的关键。本论文介绍了一种基于多尺度特征融合的行人重识别方法，通过将不同尺度的特征进行融合，提高了行人重识别的准确性和鲁棒性。实验证明，该方法在行人重识别任务中取得了优异的性能。
关键词：行人重识别，多尺度特征融合，准确性，鲁棒性
第一章引言
1.1研究背景与意义
行人重识别是计算机视觉领域中的一个重要研究课题，对于实现视频监控、人物跟踪和安防等应用具有重要意义。行人重识别的目标是从数据库中找出与查询图像相似的行人图像，然而由于姿态、光照、遮挡等因素的影响，行人重识别具有很高的挑战性。
1.2国内外研究现状
目前，已经有很多行人重识别方法被提出。其中，基于深度学习的方法在行人重识别中取得了显著的成果。然而，这些方法往往只关注单一尺度的特征，在处理多尺度变化的情况下效果不佳。
第二章方法概述
本论文提出了一种基于多尺度特征融合的行人重识别方法。该方法首先对行人图像进行多尺度的特征提取，然后将不同尺度的特征进行融合，最终通过特征匹配找出与查询图像相似的行人图像。
2.1多尺度特征提取
在多尺度特征提取阶段，本方法提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的特征提取网络。该网络由多个卷积层和池化层构成，能够从不同尺度的图像中提取出丰富的特征。通过将具有不同感受野的卷积核应用于图像，能够捕捉到不同尺度的信息。
2.2特征融合
在特征融合阶段，本方法采用了多级特征金字塔结构。该结构包括多个金字塔模块，每个模块由一个卷积层和池化层组成。每个金字塔模块可以提取出不同尺度的特征，通过将这些特征进行融合，能够得到更加全面的特征表示。
第三章实验与结果
本论文在市区的行人数据库上进行了实验，对比了本方法和其他行人重识别方法的性能。实验结果表明，在行人重识别准确性和鲁棒性方面，本方法均取得了优于其他方法的性能。
第四章结论
本论文提出了一种基于多尺度特征融合的行人重识别方法，通过将不同尺度的特征进行融合，提高了行人重识别的准确性和鲁棒性。实验证明，该方法在行人重识别任务中取得了优异的性能。未来的工作可以进一步研究不同尺度特征的融合方法，以提高行人重识别的性能。
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