基于卷积神经网络的行人再识别算法：原理、应用与优化.docx

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2025-06-13 发布于上海
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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

随着城市化进程的加速和智能技术的飞速发展，安防和智能交通等领域对行人识别技术的需求日益增长。行人再识别（PersonRe-identification，Re-ID），作为计算机视觉领域的关键技术，旨在在不同摄像头或不同时间段拍摄的图像或视频中，准确识别出同一行人，弥补了固定摄像头视觉范围的局限性，能够与行人检测、行人跟踪技术相结合，在视频监控、智能安防等领域发挥重要作用。在安防领域，行人再识别技术可辅助警方快速追踪嫌疑人行踪，提高破案效率。当发生犯罪事件时，通过对多个监控摄像头捕捉到的行人图像进行再识别，