稀疏表示在行人重识别中的应用

# 1. 引言

## 1.1 介绍行人重识别的概念和重要性

在计算机视觉领域，行人重识别是指从多个非重叠摄像头捕获的行人图像中识别同一行人的任务。这一技术在监控、智能交通和安防领域具有重要应用，例如在跨摄像头跟踪、失踪人员搜索和犯罪侦查中发挥着关键作用。行人重识别的关键挑战在于不同摄像头下的拍摄角度、光照条件和遮挡等因素会导致行人图像间的巨大差异，因此如何准确、鲁棒地匹配行人图像成为了该领域的研究热点。

## 1.2 稀疏表示在图像处理中的应用概述

稀疏表示是一种使用最少的非零系数来表达数据的方法，近年来在图像处理领域得到了广泛应用。通过稀疏表示，图像可以被表示为原子的线性组合，因此可以应对图像中的噪声、模糊和变形等问题，为图像处理提供了新的思路和方法。

## 1.3 研究目的和意义

本文旨在探讨稀疏表示在行人重识别中的应用，基于稀疏表示的方法能否有效地解决行人重识别中的跨摄像头匹配问题，并分析其在实际应用中的效果。通过本文的研究，将为行人重识别领域的技术发展提供新的思路和方法。

# 2. 相关工作综述

行人重识别是计算机视觉领域的重要研究方向，其旨在从不同摄像头捕获的行人图像中识别同一行人。传统的行人重识别方法主要依赖于手工设计的特征提取器和浅层模型，如SURF、HOG和颜色直方图等。然而，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的行人重识别方法取得了显著的性能提升。与此同时，稀疏表示作为一种经典的信号处理技术，也逐渐被引入到行人重识别领域。

### 2.1 行人重识别的传统方法简介

传统的行人重识别方法主要包括局部特征描述子提取、特征匹配和距离度量等步骤。常用的局部特征描述子包括SIFT、LBP和HOG等，特征匹配通常使用基于特征的方法如基于Bag-of-Words模型的检索，最后使用欧氏距离或马氏距离进行特征匹配。

### 2.2 稀疏表示在行人重识别中的发展历程

稀疏表示理论最早起源于压缩感知领域，通过寻找最少的非零系数来表示信号。在行人重识别领域，研究者们开始尝试将稀疏表示应用于特征提取和图像重建，取得了一定的效果。通过稀疏编码和稀疏字典学习等技术，可以有效地捕获图像中的重要结构信息，提高行人重识别的性能和鲁棒性。

### 2.3 现有方法的局限性和挑战

然而，传统的行人重识别方法仍然存在一些局限性，如对姿态变化、遮挡和光照变化的不鲁棒性较差，同时稀疏表示方法在处理大规模数据集时计算复杂度较高。因此，如何结合稀疏表示和深度学习方法，克服传统方法的局限性，是当前行人重识别研究的重要课题之一。

# 3. 稀疏表示方法的原理与算法

稀疏表示是一种基于矩阵分解和线性代数方法的数据处理技术，其核心思想是将一个样本表示为其他样本的线性组合，其中只有少数样本起到了重要作用。在行人重识别中，稀疏表示方法可以通过计算待识别行人图像与训练集中的鲁棒字典的稀疏表示来实现。

#### 3.1 稀疏表示的基本原理和数学模型

稀疏表示的目标是找到一个稀疏的表示系数向量，使得待表示的行人图像能够通过这个系数向量线性组合得到最接近的重建图像。具体地，稀疏表示可视为以下优化问题:

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