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1. 毕业设计（论文）主要内容：
行人是安防系统中重要的重要监控对象之一，利用计算机视觉技术进行行人属性识别在智能安防中能发挥重要作用。本课题拟设计一个图神经网络模型，用以对监控场景下行人进行特征识别，输入为监控视频中的行人图像，经算法处理后，输出为行人外观所展现出的视觉属性。再深入研究图卷积神经网络的基本原理基础上，利用python对行人重识别数据库进行训练，建立一个神经网络模型，对输入图像进行行人特征识别。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。
（2）完成开题/报告及任务书。
（3）利用python对行人重识别数据库进行训练，建立一个神经网络模型，对输入图像进行行人特征识别。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。
（3）第7－9周：设计神经网络模型 。
4. 主要参考文献
[1] 彭志勇,常发亮,刘洪彬,等.基于HSV模型和特征点匹配的行人重识别算法[J].光电子激光,2015(8):1575-1582.[2] Peter Anderson, Basura Fernando, Mark Johnson, and Stephen Gould. Spice: Semantic propositional image caption evaluation. In ECCV, pages 382–398, 2016.[3] Roei Herzig, Moshiko Raboh, Gal Chechik, Jonathan Berant, and Amir Globerson. Mapping images to scene graphs with permutation-invariant structured prediction. In S. Bengio, H. Wallach, H. Larochelle, K. Grauman, N. CesaBianchi, and R. Garnett, editors, Advances in Neural Information Processing Systems 31, pages 7211–7221, 2018.[4] Ranjay Krishna, Yuke Zhu, Oliver Groth, Justin Johnson,Kenji Hata, Joshua Kravitz, Stephanie Chen, Yannis Kalantidis, Li-Jia Li, David A Shamma, et al. Visual genome:Connecting language and vision using crowdsourced dense image annotations. International Journal of Computer Vision, 123(1):32–73, 2017.[5] Junnan Li, Yongkang Wong, Qi Zhao, and Mohan S Kankanhalli. Dual-glance model for deciphering social relationships. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pages 2650–2659, 2017
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