摘要
行人重识别(PersonRe-Identification,ReID)是指在非重叠摄像机视角下跨摄像头匹配行人图像的技术，是计算机视觉领域的重要研究方向，在安防监控、智能交通等领域有着广泛的应用前景。
近年来，深度学习技术的快速发展为行人重识别带来了新的机遇，基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的行人重识别算法取得了显著进展。
本文首先介绍了行人重识别的概念、研究意义及国内外研究现状，然后重点阐述了基于卷积神经网络的行人重识别算法，包括网络结构设计、训练与优化、特征提取与融合等方面，并对近年来相关的研究成果进行了综述和分析。
最后，总结了当前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：行人重识别；卷积神经网络；深度学习；特征提取；特征融合
行人重识别(PersonRe-Identification,ReID)是指在非重叠摄像机视角下，跨摄像头匹配行人图像的技术。
简单来说，就是判断不同摄像头拍摄到的行人图像是否是同一个人。
这项技术在安防监控、智能交通、人机交互等领域有着广泛的应用前景，例如：
安防监控:在大型公共场所，如机场、车站、商场等，通过行人重识别技术可以实现对目标人物的追踪和定位，提高安全防范能力。
智能交通:在智能交通系统中，行人重识别技术可以用于分析行人流量、识别交通违法行为等，提高交通管理效率。
人机交互:在服务机器人、智能家居等领域，行人重识别技术可以实现对用户的身份识别和个性化服务。
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