基于计算机视觉的行人重识别的基本理论与技术

行人重识别是指在不同的监控摄像头下，通过计算机视觉技术识别同一个行人的能力。行人重识别技术的研究与应用具有重要的现实意义，可以应用于公共安全领域、智慧城市建设、智能交通等众多领域。

行人重识别的基本理论与技术主要包括以下方面：

1. 特征提取：行人重识别的关键在于提取准确的特征向量。常用的特征提取方法包括颜色直方图、局部二进制模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。

2. 相似度度量：通过计算不同行人之间的相似度度量，可以实现行人重识别。常用的相似度度量方法包括欧式距离、余弦相似度等。

3. 模型训练与匹配：通过训练模型可实现行人重识别的自动化，常用的模型包括支持向量机（SVM）、神经网络等。匹配过程中，可以使用最近邻算法、最近中心点算法等方法。

4. 深度学习方法：近年来，深度学习方法在行人重识别领域得到广泛应用。常用的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

5. 数据集构建：构建具有代表性的数据集对于行人重识别的研究非常重要。常用的数据集包括Market-1501、CUHK03、DukeMTMC等。

总之，行人重识别是一项非常具有挑战性的研究领域，需要综合运用计算机视觉、模式识别、深度学习等多个方面的技术来解决实际问题。