文献综述
一、选题背景近年来，随着科技革命的兴起，人工智能应用越来越广泛，例如小区的车牌识别、支付宝的人脸识别、门禁系统的人脸识别和打卡的人脸识别。
随着人工智能时代的到来，计算机视觉技术和人工智能相结合，产生了大量的人工智能应用和技术。
比如行人检测技术和跨摄像头的行人再识别技术。
行人再识别（Person Re-IDentification）也被称为行人重识别，简称Re-ID，其主要利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人。
由于近年来安防技术的不断提升，监控设备也不断升级，无论是大城市或者中小城市都遍布智能安防设备。
Re-ID 作为智能安防领域的基础技术，由于其在各种视频监控和智能应用中的重要性，它在研究界越来越受到关注[6]。
近年来，随着深度学习发展的日益成熟，将深度学习的方法应用于行人再识别任务已经成为热门方向。
与传统的方法相比，深度学习的方法通过海量图像数据来训练搭建好的模型，使得模型提取到的行人特征具有更好的泛化性和鲁棒性，有力地缓解了实际生活中图像质量参差不齐以及行人图像出现不完整、变形、模糊等现象导致的识别精度较低的问题。
因此，在公安行业现有的软硬件条件下，研究基于深度学习的行人再识别方法具有重要意义[3]。
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