1、隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別的發(fā)展，行人再識(shí)別已成為防止?jié)撛诒┝κ录l(fā)生的有力工具。行人再識(shí)別是在非重疊視域中匹配同一行人目標(biāo)的過(guò)程。由于從不同視角采集的行人圖像分辨率低，存在光照、姿態(tài)、背景變化及遮擋等問(wèn)題，所以行人再識(shí)別一直是一項(xiàng)挑戰(zhàn)性的課題。為了克服這些問(wèn)題，行人再識(shí)別技術(shù)分別從兩個(gè)不同的方面著手：提取魯棒性的行人特征和學(xué)習(xí)合適的距離度量。在本論文中，我更多地關(guān)注后者。針對(duì)行人再識(shí)別問(wèn)題，本論文的主要工作如下：
　　1．對(duì)行人再

2、識(shí)別技術(shù)進(jìn)行概述。首先對(duì)行人再識(shí)別技術(shù)的背景、意義和發(fā)展歷史進(jìn)行了簡(jiǎn)單闡述。然后根據(jù)行人再識(shí)別技術(shù)的側(cè)重點(diǎn)不同分別從特征提取和度量學(xué)習(xí)兩個(gè)方面闡述了現(xiàn)有的行人再識(shí)別方法。
　　2．研究基于核度量學(xué)習(xí)的行人再識(shí)別方法。核方法最大的優(yōu)勢(shì)就是在不知道具體的非線性映射函數(shù)的形式下，就可以將原始空間的數(shù)據(jù)向高維空間投影來(lái)提高分類(lèi)能力。本文基于大間隔最近鄰（LMNN）、局部費(fèi)舍判別分析(LFDA)和Null Foley Sammon變換（NF

3、ST）提出了三種核度量學(xué)習(xí)方法。在三個(gè)具有挑戰(zhàn)性的行人再識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了核度量學(xué)習(xí)方法的有效性。
　　3．提出基于非對(duì)稱(chēng)幾何度量學(xué)習(xí)的行人再識(shí)別方法。它從幾何關(guān)系的角度針對(duì)每個(gè)特定的視角學(xué)習(xí)投影變換來(lái)提高對(duì)稱(chēng)度量學(xué)習(xí)方法在行人再識(shí)別上的性能。對(duì)稱(chēng)的度量學(xué)習(xí)方法對(duì)所有的視角學(xué)習(xí)單一的投影變換，然而這往往忽略了不同視角之間的差異性。基于非對(duì)稱(chēng)幾何度量學(xué)習(xí)的方法可以解決對(duì)稱(chēng)度量學(xué)習(xí)在行人再識(shí)別上的上述問(wèn)題。在三個(gè)挑戰(zhàn)性的行人