1、隨著人們對(duì)社會(huì)公共安全的日益關(guān)注，越來越多的監(jiān)控?cái)z像頭被安裝在人群密集的公共場(chǎng)所，為公安部門維護(hù)公共安全和刑偵提供了不可或缺的重要工具。行人再識(shí)別是智能監(jiān)控的一個(gè)基本任務(wù)，目標(biāo)是對(duì)監(jiān)控視頻中重復(fù)出現(xiàn)的行人進(jìn)行匹配，它具有很高的實(shí)用性，然而也面臨許多諸如跨攝像頭拍攝角度差異、光照差異等帶來的挑戰(zhàn)。這個(gè)研究問題在近幾年來獲得了學(xué)界的廣泛關(guān)注，許多相關(guān)文章在重要的計(jì)算機(jī)視覺頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表，并逐漸被應(yīng)用到工業(yè)產(chǎn)品中。關(guān)于行人再識(shí)別的研究主要集中

2、在兩個(gè)方面：設(shè)計(jì)行人圖像特征提取和融合的方法；使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來學(xué)習(xí)跨攝像頭之間的行人圖像的匹配算法，如距離度量學(xué)習(xí)。本文從子空間學(xué)習(xí)角度出發(fā)研究了這兩部分的工作，主要的研究?jī)?nèi)容有：
　　①針對(duì)行人再識(shí)別中跨攝像頭圖像之間拍攝角度、光照變化等帶來的挑戰(zhàn)，以及為了獲取更多的行人本質(zhì)的特征信息，本文結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺中的成熟算法提出了對(duì)行人進(jìn)行顏色、紋理和輪廓等方面提取特征的算法。最終提出的提取方法應(yīng)用于行人圖像數(shù)據(jù)集在歐式距離和余弦距離