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文档简介

基于深度卷积神经网络的行人重识别算法研究

摘要：

行人重识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其旨在解决在不同监控视频场景下，对同一行人进行准确地跨摄像头重新识别的问题。本文主要通过研究基于深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks,DCNN）的行人重识别算法，提出了一种在复杂多变的场景下能够准确识别行人的方法。

1.引言

近年来，随着人工智能技术的快速发展，行人重识别在视频监控、智能交通等领域广泛应用。然而，由于摄像头视角、光照条件和行人外貌等因素的变化，行人重识别面临着巨大的挑战。传统的行人重识别方法主要采用手工设计的特征，存在着特征表示能力受限以及对光照、姿态变化敏感等问题。而近年来基于深度卷积神经网络的方法在图像识别领域取得了显著成果，被广泛应用于行人重识别领域。

2.深度卷积神经网络

深度卷积神经网络是一种具有多层卷积层和全连接层的神经网络。它能够通过多个卷积层提取图像的低级特征，然后通过全连接层进行高层特征的学习和表示。在行人重识别任务中，深度卷积神经网络能够自动学习到更具有鲁棒性的特征表示，从而提高行人重识别的准确度。

3.行人重识别数据集

选择合适的数据集对于行人重识别算法的研究至关重要。市面上已有多个公开的行人重识别数据集，如Market-1501、DukeMTMC-reID等。本文选择了Market-1501数据集作为实验的基础。

4.基于深度卷积神经网络的行人重识别算法

为了在复杂多变的场景下准确地识别行人，本文提出了一种基于深度卷积神经网络的行人重识别算法。首先，通过预训练的深度卷积神经网络提取行人图像特征。然后，通过局部特征融合和全局特征融合两个模块对特征进行融合。最后，通过度量学习方法计算行人图像之间的相似度，并采用最近邻算法进行重识别。

5.实验结果和分析

本文在Market-1501数据集上进行了实验，并与传统方法进行了对比。实验结果表明，基于深度卷积神经网络的行人重识别算法在准确度和鲁棒性方面都有显著提高。与此同时，算法对光照条件和姿态变化等因素具有较好的鲁棒性。

6.总结与展望

本文研究了基于深度卷积神经网络的行人重识别算法，并在Market-1501数据集上进行了实验。实验结果表明，该算法在行人重识别任务中具有较高的准确度和鲁棒性。然而，仍然存在一些局限性，如算法对遮挡和图像分辨率较低的情况还不够稳健。未来研究可以进一步改进算法，提高鲁棒性和泛化性能。

关键词：行人重识别，深度卷积神经网络，特征表示，数据集，实验结本文提出了一种基于深度卷积神经网络的行人重识别算法，并在Market-1501数据集上进行了实验。实验结果表明，该算法在准确度和鲁棒性方面都有显著提高，对光照条件和姿态变化等因素具有较好的鲁棒性。然而，该算法在遮挡和图像分辨率较低的情况下仍存在一定的局限性。

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