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針對非重疊 多攝像頭下的行人重識別（ Re-ID）易受到光照、姿勢及遮擋等影響和實驗過程中存在圖像錯誤匹配的情況，提出一種基于孿生網絡和重排序的行人重識別方法。首先，給定一對行人訓練圖像，李生網絡可以同時學習一個具有辨別力的卷積神經網絡（CNN）特征和相似性度量，并預測兩個輸入圖像的行人身份以及判斷它們是否屬于同一個行人;然后，通過h互近鄰方法來降低圖像錯誤匹配的情況;最后，將歐氏距離和杰卡德距離加權來對排序表進行重排序。在數據集Market1501 和CUHK03上進行多次實驗，實驗結果顯示在Market1501 上Single Query情況下在圖庫中第一次就成功匹配的概率（ Rank1 ）達到83. 44% ，平均精度均值（ mAP）為68. 75% ，在CUHK03.上single-shot情況下Rank1達到85. 56% ，mAP為88.32% ，明顯高于傳統的基于特征表示和度量學習的方法。
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