小样本学习在行人重识别任务中的应用

# 1. 介绍

## 1.1 研究背景

在当今社会，随着智能监控技术的飞速发展，行人重识别作为一项重要的计算机视觉任务受到了广泛关注。行人重识别旨在从不同摄像头捕获到的行人图像中识别同一个行人，具有监控、安防、智能交通等领域的重要应用。

然而，由于摄像头分布不均、光照变化、姿势变化等因素的影响，行人重识别任务面临着诸多挑战。传统的行人重识别方法在处理小样本问题时表现不佳，这就需要引入小样本学习的技术来提升行人重识别任务的性能。

## 1.2 小样本学习的概念及意义

小样本学习是指在样本量极少的情况下建模和学习任务。在传统机器学习任务中，训练数据通常是充足的，但在现实应用中，很多任务由于数据采集困难、成本高昂等原因导致样本量十分有限。

小样本学习的意义在于能够在数据稀缺的情况下，有效地利用有限的样本进行建模和学习，提升模型的泛化能力和性能表现。

## 1.3 行人重识别任务概述

行人重识别任务是指在多个摄像头捕获到的行人图像中，识别同一个行人的任务。其主要挑战包括视角变化、光照变化、遮挡等因素的影响，以及样本稀缺导致的小样本学习问题。

为了解决行人重识别任务中的困难，引入小样本学习技术具有重要意义，可以有效提高行人重识别模型在小样本情况下的性能表现。

# 2. 小样本学习在行人重识别中的基础理论

在行人重识别任务中，由于样本数量相对较少且存在多样性，传统的机器学习方法在处理这一问题上表现较为困难。因此，引入小样本学习技术成为提升行人重识别性能的有效途径。本章将介绍小样本学习在行人重识别中的基础理论，包括小样本学习的分类和常用模型、行人重识别的挑战与需求，以及小样本学习与行人重识别结合的优势分析。

### 2.1 小样本学习的分类和常用模型

小样本学习是指在样本规模相对较小的情况下进行模型训练的机器学习任务。根据学习策略的不同，小样本学习可分为基于度量的方法、基于生成模型的方法和基于元学习的方法。常用的小样本学习模型包括Siamese Network、Prototypical Network、Matching Network等。

### 2.2 行人重识别的挑战与需求

行人重识别任务中存在着姿态、光照、遮挡等多种挑战，导致同一行人在不同场景下的表观差异较大，增加了重识别任务的难度。同时，行人重识别又要