1. 本选题研究的目的及意义
行人检测与识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域具有广泛的应用价值。
尤其在自然背景下，由于环境复杂多变、行人姿态多样、光照条件变化等因素的影响，使得行人检测与识别任务更具挑战性。
本选题旨在研究自然背景下行人检测与识别的有效方法，提高算法的鲁棒性和准确性，为相关应用提供技术支撑。
2. 本选题国内外研究状况综述
行人检测与识别一直是计算机视觉领域的热点研究方向，近年来取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在行人检测与识别领域开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对自然背景下行人检测与识别的难点问题，研究高效、鲁棒的行人检测与识别方法。
主要内容包括以下几个方面：1.深入研究自然背景下行人特征提取方法，探究如何提取对遮挡、光照变化等干扰因素鲁棒的行人特征。
2.研究基于深度学习的行人检测方法，包括FasterR-CNN、SSD、YOLO等，探究如何将这些方法应用于自然背景下的行人检测，并提高检测精度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并按照以下步骤逐步开展：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解行人检测与识别领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现阶段：针对自然背景下行人检测与识别的难点问题，设计高效、鲁棒的行人检测与识别算法，并进行代码实现和调试。
3.实验验证阶段：构建自然背景下行人检测与识别系统，并在公开数据集和实际场景中进行测试和评估，验证算法的有效性和鲁棒性，并根据实验结果对算法进行优化改进。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出了一种基于多特征融合的自然背景下行人检测方法。
该方法结合了行人的颜色、纹理、形状等多种特征，能够有效提高算法对遮挡、光照变化等干扰因素的鲁棒性。
2.提出了一种基于深度学习的行人重识别方法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘伟, 毛志刚, 姬晓飞, 等. 基于深度学习的行人检测技术综述[J]. 软件学报, 2018, 29(6): 1685-1702.
[2] 周俊, 郑伟诗, 陈广, 等. 基于深度学习的行人重识别研究综述[J]. 自动化学报, 2019, 45(10): 1860-1882.
[3] 张强, 张振, 杜平, 等. 基于深度学习的行人检测与跟踪方法综述[J]. 电子学报, 2021, 49(10): 2071-2084.
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