【摘 要】
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行人重识别研究在跨摄像机下识别特定的行人,是计算机视觉领域的重要研究课题之一。行人重识别在智能视频监控系统、智慧安防和交通等有着广泛的应用,逐渐成为维护公共安全和社会稳定的重要手段,如搜索犯罪嫌疑人、跨境追踪和轨迹分析等,具有重要的研究意义。近年来,行人重识别技术取得了重大进展,但在开放的视频监控场景下仍面临着诸多挑战,如视角改变、光照变化、相似行人以及遮挡等,难以满足实际应用的需要,识别精度有待
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行人重识别研究在跨摄像机下识别特定的行人,是计算机视觉领域的重要研究课题之一。行人重识别在智能视频监控系统、智慧安防和交通等有着广泛的应用,逐渐成为维护公共安全和社会稳定的重要手段,如搜索犯罪嫌疑人、跨境追踪和轨迹分析等,具有重要的研究意义。近年来,行人重识别技术取得了重大进展,但在开放的视频监控场景下仍面临着诸多挑战,如视角改变、光照变化、相似行人以及遮挡等,难以满足实际应用的需要,识别精度有待进一步提高。针对以上存在的问题,本文采用基于深度学习的方法,对提升行人重识别模型在复杂场景下的效能展开研究。具体工作内容如下:（1）以Res Net-50为骨干网络,引入空间和通道注意模块（PCAM）并构建了多级特征级联结构。其中,PCAM专注于提高模型对不同空间位置信息的识别能力,多级特征级联结构级联不同阶段的特征以实现细节信息的补充,进而提高模型的精确度。在三个大型行人重识别数据集上的实验结果表明,引入PCAM并构建多级特征级联结构可以改善模型的效能。（2）以Res Net-50为骨干网络,在多级特征级联结构的基础上,融合了分裂注意力机制与批归一化瓶颈。其中,分裂注意力机制旨在融合多尺度特征并实现特征通道间的交互,批归一化瓶颈可解决使用分类损失和三元组损失共同优化模型时导致特征在嵌入空间中分布不一致的问题。实验结果表明,将分裂注意力机制与批归一化瓶颈嵌入模型,可提高模型的识别精度。（3）基于骨干网络Res Net-50,融合多级特征级联结构与批归一化瓶颈,引入自校准卷积并提出了联合池化策略。其中,自校准卷积旨在建立特征通道间的依赖关系并提取行人图像中的长距离空间信息,联合池化策略融合了平均池化与最大池化,使模型更关注图像中的局部显著区域。在三个数据集上进行了大量实验,实验结果表明,本文所提模型在复杂场景下的识别精度和平均准确率优于大多数当前的主流模型,具有较好的鲁棒性。（4）基于Pycharm集成开发平台与Python编程语言,使用Pytorch深度学习框架与跨平台工具包Py Qt5进行图形化界面设计,完成行人重识别软件的开发,实现行人重识别功能。
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