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科学研究

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研究领域

1）基于深度学习的行人重识别方法研究

行人重识别（Person Re-identification，ReID）旨在通过非重叠视角域多视图下判断行人是否是同一目标，属于图像检索的子问题。对于一个包含目标行人的查询图像和图像集，行人重识别技术会根据与查询图像的相似度对来自图像集的图像排名，进而找到同一目标，减少人力、物力在图像序列中搜索的消耗。行人重识别技术可以与行人检测、行人跟踪技术相结合，在视频监控、安检、刑事侦查等方面有着广泛应用，因此进行行人重识别研究具有较高的理论意义和实际价值。行人重识别问题的难点是个体行人的数据太少，不利于模型学习高效、鲁棒的特征表示和度量准则，近期基于生成式对抗网络（GAN）多样性样本生成的工作开始涌现，旨在丰富行人重识别的训练集。基于深度学习模型的行人重识别研究存在的另一个问题是模型可解释性较弱，而且模型预测结果缺乏符合人类逻辑的解释。

2）基于深度学习的遥感大数据智能解译研究

深度学习在计算机视觉领域的巨大成功使得其在遥感大数据智能解译中发挥重要作用。然而，遥感影像存在观测场景大、数据量多、场景复杂等特点，导致针对自然场景的计算机视觉存在一定的局限性。因此，围绕视觉影像解译方法泛化性、鲁棒性等方面设计展开，通过深度学习特征增强、度量学习等技术，结合遥感影像解译的难点问题在场景分类、目标检测、语义分割和图像描述等任务进行了深入研究。