1. 本选题研究的目的及意义
行人重识别（PersonRe-identification，ReID）旨在跨摄像头网络下对同一个行人进行检索和匹配，是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，在智能安防、视频监控等领域具有广泛的应用前景。
近年来，深度学习技术的快速发展极大地推动了行人重识别技术的发展，涌现出许多基于深度学习的行人重识别方法，并在识别精度上取得了显著提升。
然而，现有的行人重识别方法大多侧重于提取行人个体的视觉特征，忽略了行人在视频序列中的时空约束关系，导致在复杂场景下（如遮挡、光照变化、视角变化等）识别精度下降。
2. 本选题国内外研究状况综述
行人重识别作为计算机视觉领域的研究热点，近年来得到了国内外学者的广泛关注和研究。
1. 国内研究现状
国内学者在行人重识别领域取得了一系列的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.深入研究行人重识别和时空约束的相关理论和方法，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础。
2.设计一种有效的时空特征提取模块，用于提取视频序列中行人的时空上下文信息。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研与分析阶段:收集并研读行人重识别和时空约束相关的国内外文献，包括期刊、会议论文、技术报告等，了解该领域的最新研究进展、主要挑战和发展趋势，为本研究提供理论基础。
2.模型设计与实现阶段:基于已有研究成果和公开数据集，设计基于时空约束的行人重识别模型。
设计时空特征提取模块，提取视频序列中行人的时空上下文信息。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效的时空特征提取:提出一种新的时空特征提取模块，能够有效地从视频序列中提取行人的时空上下文信息，并将其与行人外观特征进行有效融合，提高特征的discriminative能力，进而提升识别精度。
2.新颖的时空约束关系建模:提出一种新的时空约束关系建模方法，能够更准确地描述不同时间和空间位置上行人之间的时空关联性。
3.完整的模型框架和实验验证:构建一个完整的基于时空约束的行人重识别模型，并在公开数据集上进行实验验证，与现有方法进行比较分析，验证所提出方法的有效性和先进性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 郑良,张艳宁,魏明强. 基于时空约束的多摄像机行人跟踪[J]. 电子与信息学报, 2021, 43(3): 823-830.
[2] 谢晓华,周志勇,郭云,等. 基于时空约束深度学习的行人重识别方法[J]. 小型微型计算机系统, 2020, 41(10): 2234-2239.
[3] 刘华文,曾接,黄凯奇,等. 基于时空信息融合的行人重识别[J]. 计算机应用, 2020, 40(S2): 159-163.
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