1．目的及意义

1.1项目目的及意义

随着科技的高速发展，计算机视觉和图像处理得到了很大的发展并被广泛应用于各个领域。摄像头的出现为人们减轻了不少负担，但是如果安全问题出现还是需要人为的翻看录像寻找可疑人物，这需要耗费极大的人力；行人重识别技术的出现可以减轻人们的工作负担，给人们带来了的希望。

行人重识别（Person Re-identification），简称为Re-ID，是一种使用计算机视觉技术来判定目标行人是否存在于图像或者视频序列中的技术。Re-ID 可以作为人脸识别技术的补充技术，能够在人脸无法识别或无法正确识别的情况下对行人整体进行跨摄像头下的连续追踪，以增强图像数据的时空连续性。

行人重识别技术主要应用在一些智能安全相关的场景。比如，给定犯罪嫌疑人的图像并通过其来查找不同摄像头下该嫌疑人的出现情况来判断其逃跑的路径或方向，然后锁定嫌疑人的活动范围。还可以应用在智能商业、相册分类、人机交互等方面。该技术能够根据其穿衣打扮、体态动作、发型装饰等特征信息从不同摄像机镜头下识别目标行人，如果将其与人脸识别相结合则能够得到更好的应用，识别的准确率也会大大提高。但是摄像头拍摄的目标行人图像总是姿态各异，往往缺少面部信息，因此有时仅能依靠Re-ID来寻找特定目标。

目前摄像头的清晰度问题已经得到了很大的改善，图像分辨率已经不是Re-ID的难点之一。但是视角变化、光线变化、姿态的改变、配饰及遮挡物仍然是目前的技术难点，行人重识别技术还在不断改进优化中。

1.2国内外研究现状

行人重识别的研究起始于二十世纪九十年代中期。研究者们借鉴、运用了一些图像处理、模式识别领域的成熟方法，重点关注了行人的可用特征和分类算法，逐渐使得行人重识别技术从一开始的陌生走向成熟。从2014 年开始，行人重识别技相关的数据集规模越来越大，基于深度学习框架的算法运用也越来越广泛。随着高校、研究所以及一些厂商的研究持续深入，行人重识别技术得到了迅速的发展。

（一）国外研究现状

1997年，Jobson等人基于人类视网膜理论基础，实现了同步动态范围压缩、颜色一致性和亮度再现，摄像机下的图像往往与人眼观察到有所差距，他们通过适度稀释颜色一致性为代价来进行颜色恢复，为之后的特征提取工作提供了一种有说服力的方法^[1]。