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行人再識別是視頻監控中一項極具挑戰性的仼務。圖像中的遮擋、光照、姿態、視角等因素，會對行人再識別的準確率造成極大影響。為了提高行人再識別的準確率，提出一種融合視點機制與姿態估計的行人再識別方法。首先，采用姿態估計算法Opeηpose定位行人關節點;然后，對行亼圖像進行視圖判別以獲得視點信息，并根據視點信息與行人關節點位置進行局部區域推薦，生成行人局部圖像;接著，將全局圖像與局部圖像冋時輸入CNN提取特征;最后，采用特征融合網絡將全局與局部的特征融合，以獲取更具魯棒性的特征表示。實驗結果表明：提出的方法具有更高的行人再識別準確率，其在 CHUKO3數據集上的nank1達到了71.3%，在 Market1501和 Dukemtmc-reid數據集上的mAP分別達到了63.2%與60.5%。因此，所提方法能夠很好地應對行人姿態變化和視角變化等問題。
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