1. 研究目的与意义（文献综述）

行人重识别也称行人再识别，是利用计算机视觉技判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术，被认为是一个图像检索的子问题。随着视频采集技术和大规模数据存储技术的快速发展，大型摄像机网络越来越多地被部署在公共场所，传统的人工监控技术已难以应对由此产生的海量视频，而且社会安全问题也越来越严峻，智能视频监控技术成为解决这一问题的主要途径。研究该问题对公共安全和刑侦也有着非常重要的现实意义。

行人重识别是指给定一幅行人图像，在已有的可能来源于非重叠摄影机视域的图像或视频序列中，识别出目标行人。行人重识别的图像一般来源于不同的摄像头，由于不同摄像设备之间的差异，同时行人兼具刚性和柔性的特性，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，因此如何准确且快速的识别出特定行人，成为了这一课题主要研究方向。

行人重识别的研究面临着诸如图像分辨率低、视角变化、姿态变化、光线变化以及遮挡等带来的诸多挑战。如今的监控视频的画面一般比较模糊，分辨率也比较低，所以利用人脸识别等方式无法进行重识别的工作，只能利用头部之外的人体外观信息进行识别，而不同行人的体型和衣着服饰有可能相同，这为行人重识别的准确度带来了极大的挑战。并且行人重识别的图像往往采自于不同的摄像机，由于拍摄场景、摄像参数不同，行人重识别工作一般存在光照变化及视角变化等问题，这导致同一个行人在不同摄像机下存在较大的差异，不同行人的外貌特征可能比同一个人的外貌特征更相似。进行重识别的行人图像可能拍摄于不同的时间，行人姿态、衣着会有不同程度的改变。此外在不同的光照条件下，行人的外观特征也会有很大的差异。而且实际视频监控下的场景非常复杂，很多监控场景人流量大，场景复杂，画面很容易出现遮挡等情况，这种时候靠步态等特征就很难进行重识别。以上的各种情况都给行人重识别的研究带来了巨大的挑战，因此目前的研究距离实际应用层面还有很大的距离。这也给这一研究领域提供了巨大的空间发展。

2. 研究的基本内容与方案

研究内容：行人重识别方法研究。

研究目标：实现快速精准的重识别两张图像或视频的特定行人。

研究方法：对比分析文献，与导师交流，在学习过程中不断进行实验操作。

3. 研究计划与安排

2018-01-14— 2018-03-05：确定选题，查阅文献，确定外文翻译和撰写开题报告；
2018-03-05 — 2018-03-30：根据参考文献进行学习以及初步实验，外文翻译；

2018-03-30— 2018-04-30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
2018-05-01 — 2018-05-25：撰写及修改毕业论文；
2018-05-26 — 2018-06-06：准备答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]章东平,徐丽园.距离度量学习的摄像网络中行人重识别[j].中国计量大学学报,2016,27(04):424-428 434.

[2]王金,刘洁,高常鑫,桑农.基于姿态对齐的行人重识别方法（英文）[j].控制理论与应用,2017,34(06):837-842.