1. 本选题研究的目的及意义
行人重识别（PersonRe-Identification，ReID）旨在跨不同的非重叠摄像头视角下对行人进行检索和匹配，是计算机视觉领域的一项重要研究课题，在公共安全、智慧城市、视频监控等领域具有广泛的应用价值。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的方法在行人重识别任务中取得了显著的成果。
本选题研究旨在探索基于卷积神经网络的行人重识别算法，通过设计高效的网络结构、优化训练策略以及引入新的特征学习方法，提升行人重识别的准确率和鲁棒性，为相关应用提供更加可靠的技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，行人重识别技术发展迅速，国内外学者在基于卷积神经网络的行人重识别算法方面开展了大量研究工作，取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在行人重识别领域展开了深入的研究，并在基于深度学习的方法方面取得了显著成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将围绕基于卷积神经网络的行人重识别算法展开深入研究，主要内容包括：
1. 主要内容
1.行人重识别问题分析:分析行人重识别问题的特点和挑战，包括视角变化、光照差异、遮挡等因素对识别精度的影响，以及现有方法的局限性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与理论分析:深入调研行人重识别领域的国内外研究现状，分析现有方法的优缺点，并学习卷积神经网络、深度度量学习、注意力机制等相关理论知识，为算法设计和优化提供理论基础。
2.数据集准备与分析:收集和整理公开的行人重识别数据集，例如Market1501、DukeMTMC-reID等，分析数据集的特点、规模、难点，为算法训练和评估提供数据支持。
3.卷积神经网络结构设计:基于深度学习框架（例如TensorFlow、PyTorch），设计针对行人重识别任务特点的卷积神经网络结构，并结合注意力机制、多尺度特征融合等模块，提高模型对行人特征的提取和表达能力。
5. 研究的创新点
本研究的预期创新点包括：
1.高效的卷积神经网络结构:针对行人重识别任务特点，设计新的卷积神经网络结构，例如引入注意力机制、多尺度特征融合、姿态估计等模块，提高模型对行人特征的提取和表达能力，并提升其在复杂场景下的鲁棒性。
2.优化的网络训练策略:探索新的训练策略，例如设计针对行人重识别任务的损失函数、引入新的正则化方法等，提升模型的泛化能力和鲁棒性，使其能够应对视角变化、光照差异、遮挡等挑战。
3.新的特征学习方法:研究新的特征学习方法，例如度量学习、特征嵌入等，提升特征的区分度和表达能力，提高行人重识别的精度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 魏巍,陈世亮.基于深度学习的行人重识别研究进展[J].计算机科学,2021,48(11):1-10.
[2] 杨帆,叶青,苏航.基于深度学习的行人重识别研究综述[J].智能系统学报,2020,15(03):433-444.
[3] 刘天瑜,王生进,王凯.深度学习的行人重识别方法综述[J].计算机工程与应用,2019,55(20):1-9.
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