介绍行人重识别技术和视频目标追踪在智能监控系统中的重要应用，以及当前技术面临的问题和挑战
明确本研究旨在通过改进行人重识别算法提高视频目标追踪的准确性和实时性
阐述研究对提升智能监控系统的性能和应用范围的重要意义，特别是在公共安全和交通管理等领域的作用
概述本研究将涉及的技术领域和具体研究内容，包括行人重识别算法的改进和视频目标追踪的应用
描述研究的整体思路和步骤，从数据收集、算法设计到实验验证的具体流程
详细说明本研究将采用的数据处理方法、算法设计思路和技术手段，包括深度学习和传统机器学习方法的结合
介绍本文各章节的内容和结构，包括引言、相关技术综述、研究方法、实验设计、结果分析和结论等部分
概述本文的主要创新点，如引入新的行人重识别算法、优化追踪策略等
回顾行人重识别技术的发展历程，介绍主要的行人重识别方法及其优缺点
总结视频目标追踪技术的关键技术和现有成果，讨论其在实际应用中的局限性
分析深度学习方法在行人重识别领域的应用，包括卷积神经网络（CNN）和度量学习等
探讨如何利用多模态数据（如RGB图像、红外图像）提升行人重识别和目标追踪的性能
介绍当前主流的行人重识别和视频目标追踪系统及平台，分析其特点和不足之处
解释行人重识别的基本概念和原理，包括特征提取、相似度计算等内容
对比不同深度学习模型（如ResNet、DenseNet）在行人重识别中的应用效果，选择适合本文研究的模型
详细说明如何通过深度学习模型提取有效的行人特征，并讨论特征表示的优化方法
介绍几种常见的相似度计算方法（如欧氏距离、余弦相似度），并分析其适用场景和优缺点
讨论如何通过数据增强和预处理技术提高行人重识别模型的鲁棒性和泛化能力
解释视频目标追踪的基本概念和原理，包括跟踪算法的设计思想和实现步骤
介绍基于检测的追踪方法，如卡尔曼滤波器和粒子滤波器等，并分析其优缺点
讨论基于模型的追踪方法，如光流法和Mean Shift算法，并探讨其应用场景
分析深度学习方法在视频目标追踪中的应用，包括端到端的学习框架和跟踪-检测联合训练
探讨多目标追踪技术的实现方法，包括轨迹关联和多假设追踪等
描述实验所用的硬件和软件环境，以及选取的数据集及其特点
详细说明实验的具体方案，包括行人重识别和视频目标追踪的实验设计
展示行人重识别和视频目标追踪的实验结果，并通过图表形式直观呈现
对实验结果进行深入分析，讨论行人重识别和视频目标追踪算法的效果和局限性
介绍用于评估行人重识别和视频目标追踪性能的主要指标，如准确率、召回率和F1分数等
总结本文的主要研究结论和发现，包括行人重识别和视频目标追踪技术的改进效果
基于研究结论，提出完善行人重识别和视频目标追踪技术的实际应用建议
展望未来的研究方向和可能的改进措施，为进一步的研究提供指导