行人检测与识别作为计算机视觉领域的关键课题，在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域发挥着至关重要的作用。
自然背景下的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、遮挡等问题，这些因素都会对算法的鲁棒性和准确性提出更高的要求。
本文首先介绍了行人检测与识别的相关概念，并概述了其研究背景和意义；其次，深入分析了传统方法和基于深度学习方法在行人检测与识别方向的研究现状，并对不同方法的优缺点进行了比较；接着，重点阐述了基于YOLOv5的行人检测方法和基于特征融合的行人重识别方法，并探讨了自然背景下行人检测与识别一体化方法；最后，对全文进行了总结，并展望了未来的研究方向。
关键词：行人检测；行人重识别；深度学习；特征融合；YOLOv5
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，并进行身份识别。
行人检测是行人识别的前提，其目标是在图像或视频中确定行人目标的位置和大小，通常以矩形框的形式进行标注。
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，其核心在于提取具有鲁棒性和区分性的行人特征表示。
在自然背景下，行人检测与识别面临着更加复杂多变的挑战，主要体现在以下几个方面：
1.背景复杂多变：自然场景中背景环境复杂多变，如街道、商场、公园等，背景中包含着各种与行人相似的物体，如树木、车辆、路灯等，这些因素都会对行人检测与识别的准确性造成干扰。
2.光照变化：自然光照条件复杂多变，如晴天、阴天、雨天等，不同光照条件下行人的外观特征会发生显著变化，给算法的鲁棒性带来挑战。
3.遮挡问题：在人群密集的场景中，行人之间经常会出现相互遮挡的情况，导致行人目标信息缺失，给行人检测与识别带来困难。
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