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基于分层匹配追踪及保序稀疏编码的行人识别研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着智能视频监控的发展，行人识别技术已经成为一个炙手可热的研究领域。行人识别在安防、智能交通等领域具有广泛的应用价值。传统的行人识别方法主要基于人的外貌及行为特征进行识别，但是存在着光照、遮挡等困难的问题。在实际的场景中，行人在行走方式、姿态变换等方面也具有很大的差异性，因此行人识别面临很大的挑战。
近年来，分层匹配追踪及保序稀疏编码技术逐渐引起了广泛的关注。这种技术把整个过程分为两个步骤，一是将样本进行特征提取，将特征按照分层匹配的方式进行分层编码；二是利用保序稀疏编码的方法进行分类识别，实现稀疏编码、追踪和分类等多种功能。这种技术具有较强的异构性以及对噪声的鲁棒性，可以在不同的环境下进行有效的行人识别。因此，采用分层匹配追踪及保序稀疏编码技术，进行行人识别研究，具有重要的理论研究和实际应用价值。
二、研究内容和方法
本研究将采用分层匹配追踪及保序稀疏编码的方法，进行行人识别研究。具体内容和方法如下：
1.行人样本特征提取
本研究将采用深度学习的方法，利用人脸关键点识别技术以及手工设计的特征提取算法，对行人图像进行特征提取。并利用分层匹配的方法对提取到的特征进行编码，把整个编码过程分为多个层级，从而得到更加精细而且具有层次性的特征表示。
2.保序稀疏编码
本研究将采用基于保序稀疏编码的分类方法，对行人图像进行分类识别。在保序稀疏编码的过程中，为了增加样本的稀疏性，本研究将采用基于L1范数的稀疏约束技术，进一步提高分类的准确性和稳定性。
3.行人追踪和匹配
为了实现对行人的追踪和匹配，本研究将采用卡尔曼滤波技术和贪心算法对行人的运动进行精确的跟踪和估计，从而实现对行人行为的分析和识别。
三、预期研究成果
预计通过本研究，可以实现以下几个方面的成果：
1.实现基于分层匹配追踪及保序稀疏编码的行人识别技术；
2.解决光照和遮挡等困难问题，提高行人识别的准确率；
3.提高行人识别的稳定性和鲁棒性，适应不同环境下的行人识别需求；
4.实现行人追踪和动态分析，为行人行为研究提供基础数据和技术支持；
5.在行人识别领域取得一定的科研成果和应用价值。
四、拟定的计划与时间表
本研究的实验和研究分为以下几个阶段：
1.第一阶段（1-2个月）：查阅相关的文献，初步了解分层匹配追踪及保序稀疏编码技术的基本原理和应用场景；
2.第二阶段（2-3个月）：针对分层匹配追踪及保序稀疏编码技术进行深入研究和探索，制定研究方案和实验设计；
3.第三阶段（3-6个月）：完成样本特征提取的算法设计和实现，利用分层匹配追踪技术对行人进行编码；
4.第四阶段（6-9个月）：利用基于保序稀疏编码的分类方法对行人进行分类的实现和测试，探索行人追踪和匹配的算法优化和改进；
5.第五阶段（9-12个月）：整合各种模块，进行实验测试和性能评估，纠正和改进算法中存在的问题，撰写最终的论文和报告。
五、预期的社会效益
本研究可以为智能视频监控和行人识别技术的发展提供一定的理论基础和技术支持。同时也可以为社会安全、城市交通管理、公共场所管理等领域提供实用、可靠的技术解决方案。