摘要
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、人机交互等方面具有广泛的应用前景。
自然背景下行人检测与识别面临着诸多挑战，如背景复杂多变、光照变化、遮挡、姿态变化等，这些因素对算法的鲁棒性和准确性提出了更高的要求。
本文首先介绍行人检测与识别的概念、研究意义以及应用背景，接着梳理了国内外在该领域的研究现状，并对现有方法的优缺点进行了分析。
然后，本文重点阐述了基于深度学习的行人检测与识别方法，包括基于FasterR-CNN、SSD、YOLO等目标检测算法的行人检测方法，以及基于全局特征、局部特征和特征融合的行人重识别方法。
最后，本文对行人检测与识别技术的发展趋势进行了展望，并提出了未来可能的研究方向。
关键词：行人检测；行人重识别；深度学习；特征融合；目标跟踪
行人检测与识别是指利用计算机视觉技术自动地从图像或视频序列中检测出行人目标，并识别出行人身份的任务。
作为计算机视觉领域的基础性问题，行人检测与识别在智能监控、自动驾驶、人机交互、机器人等领域有着广泛的应用。
行人检测是行人识别和后续处理的基础，其目标是在图像或视频中准确地定位出行人的位置并用矩形框标记出来。
行人重识别则是在不同的时间、地点、视角下，识别出同一个行人的任务。
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