终检评审通过 创新训练 520计算机科学技术 公共服务校级

当今，监控录像在寻找走失人口、跨境追踪中起着重要的作用。由于相机分辨率和拍摄角度等因素，摄像机通常无法得到较高质量的图像，所以此时利用人脸识别无法进行重识别的工作；且传统的2D识别只能获取衣服颜色等基础纹理信息，加之不同行人的体型和衣着服饰可能相似以及行人换装等行为的产生，这为人体外观信息识别的准确度带来了极大的挑战。当人脸和人体外观识别失效的情况下，行人重识别就成为了一个非常重要的替代技术。相对于传统的2D识别，现有的3D技术已经能够比较成熟的获得物体的形状、姿态信息，但是现有的行人重识别在3D层面上的数据集较少，并且对2D数据进行数据增强的方法也很难作用于3D模型，所以我们构思将3D数据增强方法与行人重识别结合，为训练学习生成更多的图像、数据。