摘要
近年来，随着智能监控系统的普及和计算机视觉技术的迅速发展，行人检索作为一项重要的计算机视觉任务，在公共安全、视频监控、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。
尤其在监控场景下，行人检索技术能够帮助警方快速锁定犯罪嫌疑人，提高办案效率。
本文首先介绍了行人检索的研究背景和意义，并对行人检索技术进行概述。
接着，本文详细阐述了监控场景下行人检索的关键技术，包括行人检测与跟踪、行人特征提取与表示以及相似性度量与检索。
然后，本文重点分析了国内外研究现状，对现有行人检索方法的优缺点进行了比较和分析，并总结了现有方法面临的挑战。
最后，本文对行人检索技术的未来发展趋势进行了展望。
关键词：行人检索；监控场景；深度学习；特征提取；相似性度量
1.1研究背景和意义
近年来，随着城市化进程的加快和人口流动性的增强，社会公共安全问题日益突出。
传统的监控系统主要依靠人工方式进行视频检索和分析，效率低下且容易出错。
行人检索技术作为一种新兴的智能视频分析技术，能够自动识别和检索监控视频中的目标行人，为维护社会治安、打击犯罪提供了强有力的技术支持。
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