毕业设计 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python

---

🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是

🚩 毕业设计深度学习行人重识别(person reid)系统

🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)

• 难度系数：3分
• 工作量：3分
• 创新点：5分

🧿 选题指导, 项目分享：

https://gitee.com/dancheng-senior/project-sharing-1/blob/master/%E6%AF%95%E8%AE%BE%E6%8C%87%E5%AF%BC/README.md

行人重识别技术，是智能视频监控系统的关键技术之一，其研宄是针对特定目标行人的视频检索识别问题。行人再识别是一种自动的目标判定识别技术，它综合地运用了计算机视觉技术、机器学习、视频处理、图像分析、模式识别等多种相关技术于监控系统中，其主要描述的是在多个无重叠视域的摄像头监控环境之下，通过相关算法判断在某个镜头下出现过的感兴趣的目标人物是否在其他摄像头下再次出现。

在视频监控系统中，行人再识别任务的整体框架如下图所示： —个监控系统由多个视域不相交的监控摄像头组成，摄像机的位置可以随时更改，同时也可以随时增加或减少摄像机。不两监控摄像头所摄取的画面、视角等各不相同。在这样的监控系统中，对行人的动向监测是，至关重要的。

对行人的监控主要基于以下三个基本的模块：

• 行人检测： 行人检测的目标是在图片中定位到行人的具置。这一步骤仅涉及到对于静止的单张图片的处理，而没有动态的处理，没有时间序列上的相关分析。

• 行人轨迹跟踪： 行人轨迹跟踪的主要任务是在一段时间内提供目标任务的位置移动信息。与行人检测不同，轨迹跟踪与时间序列紧密相关。行人轨迹跟踪是在行人检测的基础上进行的。

• 行人再识别： 行人再识别任务的目标是在没有相重合视域的摄像头或摄像机网络内的不同背景下的许多行人中中识别某个特定行人。行人再识别的分析基于行人检测和轨迹跟踪的结果。其主要步骤首先是检测和跟踪视频序列中的行人，从而提取行人的特征，建立构建模型所需的行人特征集数据库。

---

在此基础上，用训练出的模型进行学习从而判断得出某个摄像头下的行人与另一摄像头下的目标人物为同一个人。在智能视频监控系统中的行人再识别任务具有非常广阔的应用前景。行人再识别的应用与行人检测、目标跟踪、行人行为分析、敏感事件检测等等都有着紧密的联系，这些分析处理技术对于公安部门的刑侦工作和城市安防建设工作有着重要的意义。

目前行人再识别的研究需要大量的行人数据集。行人再识别的数据集主要是通过在不同区域假设无重叠视域的多个摄像头来采集拍摄有行人图像的视频，然后对视频提取帧，对于视频帧图像采用人工标注或算法识别的方式进行人体检测及标注来完成的。行人再识别数据集中包含了跨背景、跨时间、不同拍摄角度下、各种不同姿势的行人图片，如下图所示。

行人检测学长已经做过详细的讲解了，参考我的文章： 毕业设计之 — 目标检测-行人车辆检测流量计数

3.2.1 算法原理

给定Ｎ个不同的行人从不同的拍摄视角的无重叠视域摄像机捕获的图像，行人再识别的任务是学习一个模型，该模型可以尽可能减小行人姿势和背景、光照等因素带来的影响，从而更好地对行人进行整体上的描述，更准确地对不同行人图像之间的相似度进行衡量。

我这里使用注意力相关的特征的卷积神经网络。该基础卷积神经网络架构可以由任何卷积神经网络模型代替，例如，ＶＧＧ－１９，ＲｅｓＮｅｔ－１０１。

该算法的核心模块在于注意力学习模型。

3.2.2 算法流程图

在多行人场景下，对特定行人进行寻找