基于卷积神经网络的行人再识别算法：原理、应用与优化.docx
文本预览下载声明
基于卷积神经网络的行人再识别算法：原理、应用与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，随着摄像头在城市各个角落的广泛部署，行人再识别（PersonRe-Identification，Re-ID）作为计算机视觉领域的关键研究方向，在安防、智能交通等多个重要领域展现出不可或缺的价值。行人再识别旨在利用计算机视觉和模式识别技术，在不同摄像头的监控画面中准确识别出同一行人，实现跨摄像头的行人匹配与检索。这一技术的核心目标是帮助安防人员或智能系统快速追踪目标行人的行动轨迹，为城市安全管理和犯罪预防提供有力支持。
在安防领域，行人再识别技术的重要性日益凸显。通过该技术，能够实现对重点区
显示全部