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行人重识别是指在复杂的场景中，对同一行人进行多次识别，并将其关联起来的技术。

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简介：
通过采用Top-Push技术，成功地完成了行人重识别任务，具体细节请参考参考文献Top-push Video-based PersonRe-identification。此外，为了增强安全性，我们还对部分代码进行了加密处理。

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  • 行人识别行人识别行人识别行人识别行人检测
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    行人检测技术是一种计算机视觉方法，旨在自动发现图像或视频中的行人。这项技术广泛应用于智能监控、自动驾驶等领域，以提高安全性与效率。 行人识别行人识别行人识别行人识别行人识别行人识别
     
  • 关于行人重识别的论文
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    本文深入探讨了行人重识别领域的关键技术和研究进展，旨在提高不同摄像头间行人匹配的准确性和效率。 行人重识别相关论文包括：《行人再识别研究进展综述》、《基于度量学习和深度学习的行人重识别研究》、《Person Re-identification past, Present and Future》、《PersonNet_Person_Re-Identification_with_Deep_ConvoRe-ranking》以及《PersonRe-identificationwith k-reciprocalEncoding》。
     
  • 市场1501行人重识别数据集
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    市场1501行人重识别数据集是广泛用于评估和比较不同行人再识别算法性能的标准数据库，包含大量标注的行人图像。 行人重识别数据集Market1501包含大量高质量的图像数据，适用于研究领域中的身份匹配任务。该数据集具有丰富的标注信息，并且涵盖了广泛的场景变化与视角差异，是开发及评估行人再识别算法的重要资源。
     
  • 行人重识别关键论文阅读指南
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    本指南详细解读行人重识别领域的核心论文，涵盖算法原理、技术进展及未来方向，旨在帮助研究者快速掌握该领域知识。 行人重识别是我们课题组正在开展的一个项目，本段落档包含了该领域的必读经典论文。
     
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    本PPT旨在全面介绍行人重识别技术的研究进展与应用实践，涵盖算法原理、应用场景及未来发展趋势。 行人重识别的目的是在一个监控设备下给定一个行人的图像后，在另一个不同的监控设备下检索该行人的图像。例如，一个人沿着图中的红色轨迹从左往右经过了拐角处的两个摄像头（这两个摄像头拍摄范围没有交叉的部分）。具体来说，这个人在第一个摄像头前出现一段时间后，中间有一段时间不在任何摄像头的视野范围内，然后再次出现在第二个摄像头前。因此，行人重识别的目标是通过跨设备之间的图像匹配来找到同一个人的不同视角下的图片。
     
  • 多模态行人重识别数据集
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    多模态行人重识别数据集是一种包含多种传感器（如RGB摄像头、红外相机等）收集的信息，用于训练和测试跨摄像机网络中行人的身份匹配算法的数据集合。 Nguyen Dat Tien, Hong Hyung Gil, Kim Ki Wan等人在2017年第3期发表了一篇文章《基于可见光和热像仪人体图像组合的行人识别系统》。
     
  • 行人识别详解教程行人识别详解教程行人识别详解教程
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    本教程详细解析了行人识别技术，涵盖其定义、应用场景及关键技术点。适合初学者快速掌握行人识别的核心概念与方法。 行人识别详细教程提供了全面的指导和技术细节，帮助读者理解如何进行有效的行人检测与识别。该教程涵盖了从理论基础到实际应用的所有关键步骤，并且包含了许多实用的例子和代码示例，以便于学习者更好地掌握相关技术。无论是对于初学者还是有经验的研究人员来说，这都是一份非常有价值的资源。
     
  • Python下的行人识别与跟踪技术
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    本研究专注于在Python环境下开发高效算法，旨在实现对视频中行人的精准识别和持续追踪，结合机器学习提升系统适应性。 设计“行人识别及自动跟随”场景及实验方案，并搭建测试场地。调研基于OpenCV的行人识别方法并编程实现，将算法部署至XQ4-Pro移动机器人平台，结合机器人操作系统，在测试场景下实现移动机器人的行人识别及自动跟随功能。
     
  • 行人再识别
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    行人再识别是一种计算机视觉技术，用于在不同摄像机视角下识别和匹配同一个人，广泛应用于智能监控、零售分析等领域。 利用Top-Push方法实现了行人重识别，参考文献为《Top-push Video-based PersonRe-identification》。实现过程中对部分代码进行了加密处理。
     
  • 基于YOLOv3与行人重识别模型的行人检测与识别系统.zip
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    本项目结合了YOLOv3目标检测算法和行人重识别技术，旨在开发一个高效准确的行人检测与识别系统，适用于智能监控、安防等领域。 利用YOLOv3结合行人重识别模型实现行人的检测与识别，并查找特定的行人。此项目适用于计算机专业、软件工程专业及通信工程专业的大学生课程设计或毕业设计参考，基于Python编写完成。