基于深度與視覺信息融合的行人檢測與再識別研究的開題報告

基于深度與視覺信息融合的行人檢測與再識別研究的開題報告一、選題背景及意義隨著計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，行人檢測與再識別作為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點，受到了越來越多的關(guān)注。行人檢測與再識別技術(shù)在監(jiān)控、安防、智能交通等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，可以有效地提高物體識別和跟蹤的準(zhǔn)確性和效率。然而，在實際應(yīng)用中，行人檢測和再識別面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，由于不同的視角、光照條件和行人姿態(tài)變化，行人圖像的表現(xiàn)形式非常復(fù)雜，識別難度較大。其次，傳統(tǒng)的行人檢測方法依賴于手工提取的特征，對于復(fù)雜場景的處理效果有限。另外，傳統(tǒng)的行人再識別方法通常采用用于分類的深度學(xué)習(xí)模型，不能夠準(zhǔn)確地描述行人圖像之間的相似度和差異性。因此，本課題基于深度學(xué)習(xí)和視覺信息融合的思想，研究如何有效地解決行人檢測和再識別中存在的問題，提高行人圖像的識別精度和效率。本文的研究重點在于如何將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與多種視覺信息進(jìn)行融合，以實現(xiàn)更加準(zhǔn)確的行人檢測和再識別。二、研究內(nèi)容和方法本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面：1.基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測模型設(shè)計本文將采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測技術(shù)來實現(xiàn)行人檢測。具體來說，本文將利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的思想，設(shè)計一種適用于大規(guī)模行人檢測的目標(biāo)檢測模型。該模型將利用大規(guī)模標(biāo)注的行人圖像數(shù)據(jù)集，通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方式完成高效的行人檢測任務(wù)。2.基于視覺信息融合的行人再識別方法為了有效地識別行人圖像之間的相似度和差異性，本文將采用多種視覺信息進(jìn)行融合的方法。具體來說，本文將結(jié)合行人的外貌特征、姿態(tài)信息、運動軌跡等方面的信息，設(shè)計一種基于多視角融合的行人再識別方法。3.行人檢測與再識別的系統(tǒng)實現(xiàn)在模型設(shè)計和算法實現(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文將進(jìn)行系統(tǒng)實現(xiàn)和優(yōu)化。結(jié)合實際場景的需求，設(shè)計一套高效的行人檢測與再識別系統(tǒng)，以實現(xiàn)對行人目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤和識別。本文的研究方法主要包括：深度學(xué)習(xí)算法、視覺信息融合方法、圖像處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等。三、預(yù)期成果本文的主要預(yù)期成果包括：1.基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測模型設(shè)計一種高效準(zhǔn)確的行人檢測模型，提高行人檢測的準(zhǔn)確性和效率。2.基于視覺信息融合的行人再識別方法設(shè)計一種基于多種視覺信息融合的行人再識別方法，提高行人圖像的識別精度。3.行人檢測與再識別系統(tǒng)實現(xiàn)設(shè)計一套高效的行人檢測與再識別系統(tǒng)，以實現(xiàn)對行人目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤和識別。四、論文結(jié)構(gòu)安排本文的主要結(jié)構(gòu)安排如下：第一章：緒論介紹行人檢測與再識別的研究背景與意義，闡述機(jī)遇本文研究的主要內(nèi)容和研究方法。第二章：行人檢測模型設(shè)計詳細(xì)介紹行人檢測算法的研究進(jìn)展，最后提出本文的行人檢測模型設(shè)計方案。第三章：行人再識別算法設(shè)計介紹行人再識別算法的研究進(jìn)展，并提出基于視覺信息融合的行人再識別算法設(shè)計方案。第四章：行人檢測與再識別系統(tǒng)實現(xiàn)介紹行人檢測與再識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)過程。第五章：實驗結(jié)果與分析介紹本文算法的實驗結(jié)果和分析，主要包括行人檢測的準(zhǔn)