基于深度学习与离散优化的快速行人重识别算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

行人重识别（personre-identification，reid）旨在跨摄像头、跨场景下对目标行人进行检索和匹配，是近年来计算机视觉领域备受关注的研究热点之一。

该技术在智能安防、视频监控、人机交互等领域具有广阔的应用前景，例如：在公共安全领域，可以利用reid技术对犯罪嫌疑人进行跨摄像头追踪；在智慧零售领域，可以分析顾客的行为轨迹，进行精准营销；在智能家居领域，可以通过识别家庭成员，提供个性化的服务。

然而，行人重识别任务面临着诸多挑战，例如：行人姿态变化、光照变化、遮挡、背景干扰、视角变化等因素都会对reid算法的性能造成影响。

2. 本选题国内外研究状况综述

行人重识别技术近年来发展迅速，国内外学者在该领域展开了广泛的研究，并取得了丰硕的成果。

总的来说，行人重识别研究主要集中在特征表示学习、度量学习和排序优化三个方面。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究旨在探索深度学习与离散优化的快速行人重识别算法，主要研究内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.高效的深度特征提取:研究针对行人重识别任务特点的深度神经网络结构，通过设计轻量级的网络结构、引入注意力机制、多尺度特征融合等方法，提取更具判别性和鲁棒性的行人特征，同时降低特征维度，提高特征匹配速度。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先进行文献调研，了解行人重识别领域的国内外研究现状、最新进展以及存在的问题。

然后，研究深度学习和离散优化相关的理论知识，包括各种深度神经网络结构、损失函数、优化算法等。

在此基础上，设计基于深度学习与离散优化的快速行人重识别算法，并通过实验验证算法的有效性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效的深度特征提取网络：针对现有行人重识别算法特征提取效率低的问题，设计一种轻量级的深度特征提取网络，通过引入注意力机制、多尺度特征融合等方法，在保证特征判别性的同时，降低特征维度，提高特征匹配速度。

2.提出一种基于离散优化的快速匹配算法：针对行人重识别中特征匹配效率低的问题，引入离散优化算法，例如图匹配算法、排序学习算法等，对深度学习提取的特征进行优化，提高特征匹配的效率和精度。

3.提出一种多特征融合的离散优化算法：针对单一特征难以有效表征行人信息的问题，研究不同特征的互补性，例如将全局特征与局部特征、颜色特征与纹理特征等进行融合，利用离散优化算法进行特征选择和融合，进一步提高行人重识别算法的性能。

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. 孙奕，刘华平，陈熙霖，等. 基于深度学习的行人重识别研究综述[j]. 电子学报，2019，47（09）：1974-1988.

2. 刘天瑜，周晓彦，熊博，等. 基于深度学习的行人重识别方法综述[j]. 控制理论与应用，2020，37（03）：521-532.

3. 张浩，魏明强，周春光，等. 基于深度学习的行人重识别技术综述[j]. 自动化学报，2020，46（07）：1260-1279.