本文是一篇工程硕士论文，本文聚焦于域泛化视角下的行人重识别技术，首先基于自然数据集的深刻洞察，创新性地提出了一种域适应模型，该模型具备量化域间距离的能力。进而，针对前述模型存在的局限性，本文进一步引入了一种新型方法，旨在弥补其不足，通过两种方法的有机融合，旨在提升算法在复杂现实场景中的实用性与有效性。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
随着“数字中国”建设的深入推进，我们正面临着一个日益数字化、网络化、信息化和智能化的新世界。科技的快速进步已经深刻改变了我们生活的方方面面，信息交互的重要性在此背景下愈发凸显。特别是在公共安全领域，视频监控系统的广泛应用已成为不可或缺的一部分。在城市的各个角落，无论是交通枢纽、金融机构、商业楼宇，还是居民社区、道路交叉口，监控摄像头都如影随形，守护着我们的安全。然而，随着监控网络规模的不断扩大和视频数据量的爆炸式增长，传统依赖人工观看和分析的方式已显得力不从心。不仅效率低下，而且极易出现漏报、误报的情况。因此，推动监控系统的智能化、自动化升级已刻不容缓。这不仅能极大提升监控效率，降低人力成本，还能更准确地识别异常事件，及时做出响应，从而全面提升公共安全水平。
工程硕士论文怎么写
行人重识别技术作为监控系统智能化的重要组成部分，近年来备受瞩目。这项技术能够在不同场景下识别同一行人的图像，为监控网络提供了强大的支持。通过行人重识别技术，我们可以自动化地追踪行人在监控范围内的活动轨迹，从而实现对公共区域的全面监控。在卖场内，行人重识别技术可以协助监督顾客的行为，提升安全管理水平；
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 行人重识别现状
近年来，国内在行人重识别领域的研究取得了显著进展，研究机构和企业在该领域均有所建树。各个机构在行人重识别算法、数据集构建以及系统应用方面均做出了重要贡献。最近，由于深度网络的发展，监督ReID方法[1][2][3][4]显示出显著的性能改进，但是由于行人数据具有搜集速度快，标注成本高等特点，并且不同的数据集和域偏移大的数据集上测试时，有监督方法性能急剧下降。为了解决这个问题，大量的无监督域适应方法被提出[5][6][7]。
在基于聚类的方法[8][9]中，对未标记的目标数据进行聚类以生成伪标签，然后使用伪标签的目标数据优化网络。因此，这些方法的性能高度依赖于聚类算法的准确性，而低准确性可能导致噪声标签的传播和损坏的模型。基于域不变量特征学习的方法[10][11][12]中一种做法是定义一个差异损失函数，该函数测量特征空间中的域偏移，以使该损失的最小化减少域偏移，例如在CORAL[12]、MMD GAN[13]和WMMD[14]中。产生领域不变特征表示的另一种方法是通过对抗性训练，惩罚分类器区分源和目标表示的能力[10]。
这些方法或使用源域中存在的一组特定标签进行伪标记，或在源域和目标域中类似地表示特定个体的样本。因此，这些方法更适合于源域和目标域共享标签空间的闭集应用场景。因此，当将这些方法应用于通常对应于开放集场景的真实世界人物ReID应用程序时可能是无效的。事实上，出现在目标操作域中的个体通常与设计中或校准阶段中的个体不同。
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第二章 相关方法介绍
2.1 引言
行人重识别是图像处理中的一项重要研究任务。由于自动化的普及，社会中的摄像头的数量不断上升，但是与之相对的人力成本的上涨，导致大量的资源不能得到按时处理，视频图像信息再像往日使用人力进行处理变得困难。
传统方法使用基于统计的算法理论简单清晰，运算速度快，虽然一定程度上可以解决行人重识别问题，但当图像环境变得复杂，训练集和测试场景差异过大时，传统方法的性能会急剧的下降，仍然不能在现实场景中使用。
近年来，深度学习技术的快速发展为深度神经网络在图像处理领域的应用带来了显著的成果。特别是在人脸识别和视频监控等关键领域，基于深度卷积神经网络的行人重识别技术已经得到了广泛的推广和应用。卷积神经网络以其独特的局部连接和权值共享特性，展现出高效提取图像特征的能力，尤其在处理多通道数字图像方面表现出色。相较于传统方法，卷积神经网络在保留高频图像特征（例如纹理和细节信息）方面更具优势，同时能够有效解决传统图像处理中面临的平移、旋转和缩放等问题。此外，卷积神经网络还能有效抑制噪声干扰，从而展现出卓越的整体性能。
另一方面，Transformer作为一种新兴的基于注意力机制的深度神经网络模型，逐渐受到学术界的关注。与卷积神经网络不同，Transformer在并行计算和长上下文信息记忆方面具备显著优势。除了在自然语言处理领域取得重要突破外，Transformer还因其卓越的特征表示能力在计算机视觉领域获得了广泛应用。该模型能够捕获图像中的长距离依赖关系，有效获取全局信息，并通过多头注意力机制将全局信息映射到多个特征空间，从而提升了模型的表达能力。因此，在行人重识别任务中，利用Transformer的优势有望进一步提高识别性能并拓展其应用范围。这种融合策略有望为行人重识别领域带来新的研究思路和方法创新。
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2.2 深度学习相关内容介绍
2.2.1 卷积网络
得益于深度学习技术的逐渐成熟，拥有各种优异性能的神经网络新型模型陆续出现，且在不同领域中大显身手，如领域泛化、行人重识别、语义分割等等。卷积神经网络因其优秀的特征提取能力在图像处理和计算机视觉任务中扮演着至关重要的角色。为了进一步提升特征提取效果，更多主流的卷积神经网络也相继被提出，如Resnet-50[39]、AlexNet[40]、VGGNet[41]等。其中，Resnet-50残差网络是大多数语义分割方法的默认特征提取网络，在性能和参数量方面能够实现一定平衡。
卷积层，作为神经网络中独具特色的一种层次结构，专注于通过特定的离散卷积操作来捕捉图像中的关键内容特征。它与传统矩阵运算及全连接层的处理模式截然不同，核心优势在于通过维度缩减与参数共享机制高效地实现特征提取。在图2-2(a)所展示的单次卷积操作中，该过程被清晰地呈现：输入图像的每一个位置上的像素值，都会与预设的卷积核（也称为滤波器）进行逐点相乘后累加，这一过程遍历图像的所有位置，最终汇聚成完整的特征图输出，从而实现了对图像内容的深度分析与特征抽取。
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第三章 基于特征统计分析的无监督域适应方法 ................................ 24
3.1 引言 ............................ 24
3.2 基于特征统计分析的无监督域适应算法设计 ............................ 25
第四章 基于文本描述的无监督域泛化行人重识别 ............................ 38
4.1 引言 ............................. 38
4.2 基于文本描述的域泛化行人重识别算法设计 ............................ 40
第五章 总结与展望 .......................... 53
5.1 工作总结 ........................... 53
5.2 未来展望 ............................ 53
第四章 基于文本描述的无监督域泛化行人重识别
4.1 引言
工程硕士论文参考
行人重识别（ReID）的目的是匹配来自不同非重叠相机的行人图像，关键是学习具有识别相同或不同身份能力的判别特征[4][79]。然而，由于真实场景的复杂性和多样性，如场景变化[81][82]、照明条件和分辨率变化[83][84]、跨模态检索[85]，ReID任务的发展仍然受到限制。随着深度学习的进步，人们已经投入了大量的努力并取得了非常有希望的结果。不幸的是，大多数现有的方法在很大程度上依赖于训练和测试数据的分布一致性，当分布图很大时，模型的性能会显著下降。如图所示的是典型DG ReID和UDG ReID设置的比较。所有源域在训练阶段都没有标签信息。此图使用两个目标域作为示例。
与无监督领域适应（UDA）或领域泛化（DG）的行人重识别（ReID）相比，无监督领域泛化（UDG）-ReID任务面临更多的挑战，如图4-1所示。首先，源域的标注是不可用的，如何使用这些数据是关键问题。常见的做法是在训练期间使用聚类算法为多个源域生成伪标签。然而，由于不同源域之间存在领域偏移，因此其中无标签数据的伪标签生成将不可避免地受到干扰。此外，聚类算法的使用也产生了高计算成本和超参数选择的困难。其次，与现有的DG方法一样，模型对未见目标域的泛化能力也是一个值得注意的问题。当源域和目标域之间存在显著的领域差距时，在源域上训练的模型在目标域上将无法很好地工作。
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第五章 总结与展望
5.1 工作总结
行人重识别算法是计算机视觉领域至关重要的任务之一，目的是在不确定的场景中，利用计算机视觉技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人，并通过穿着、体态、发型等特征识别是否是同一个人，以此描绘出个体行进轨迹。这项技术旨在弥补固定摄像头的视觉局限，并与行人检测、行人跟踪技术相结合，实现跨摄像头的人员查找和追踪，广泛应用于智能视频监控、智能安保、人员查找等领域。但是目前的方法往往都依赖于如果去使得一个方法得到高的性能，并且这些方法往往都需要使用有标签的数据且只关注于一个模态，使得算法训练的时间长，泛化性差。近两年随着Transformer的开发利用，以及其本身强大的表征能力，使得跨模态进行学习的任务越来越多，在计算机视觉领域也获得了出色效果。本文针对上述问题研究域泛化行人重识别方法，主要工作如下：
（1）本文提出了基于深度网络的域特征统计分析与域间距离衡量方法，该方法能够利用Transformer或其它骨干网络作为特征提取器提取特征，并对特征进行统计计算得到统计量，以此作为衡量域间差异的根据并优化网络，该方法不仅能够得到最佳源域还在自然图像与行人图像上均有良好的表现。
（2）本文将CLIP模型应用到无监督领域泛化ReID中，利用文本生成模型生成的行人描述作为监督信息，仅需一个训练周期即可达到最高的Rank-1性能。该方法使用文本作为中间模态，使用文本监督模型训练，避免了生成伪标签的高时间复杂性，在无监督域泛化及其他ReID任务中表现出色。
参考文献（略）