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室内拥挤场景下自适应的人员识别算法研究

一、引言

随着社会的快速发展和城市化进程的加速，人员密集的室内场景日益增多，如大型商场、火车站、地铁站等。在这样的环境下，如何有效地进行人员识别和管理成为了一个重要的研究课题。本文旨在研究室内拥挤场景下自适应的人员识别算法，通过深入分析现有技术的优缺点，提出一种更为高效和准确的识别方法。

二、背景及意义

在室内拥挤场景中，由于人员密集、环境复杂，传统的识别方法往往面临着诸多挑战，如识别准确率低、处理速度慢等问题。因此，研究一种能够在这种环境下自适应调整、提高识别效率的算法显得尤为重要。这不仅有助于提升公共安全，减少犯罪率，还能在商业领域中提高管理效率和服