【摘 要】
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行人重识别属于一种跨摄像机检索任务。给定感兴趣的行人图片或者视频,在其他摄像头下检索该行人。在不同摄像头下,因为行人衣着、拍摄角度、光照等复杂因素的影响,会出现同一行人的外观差别大,而不同行人外观上相似的情况。因此,设计有效的行人特征度量方法以及获取稳健的行人特征表示是一个具有挑战性的问题,针对上述问题,本文主要做了如下两方面的研究工作:（1）提出了一种基于共协方差矩阵的行人重识别模型。该模型将每
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行人重识别属于一种跨摄像机检索任务。给定感兴趣的行人图片或者视频,在其他摄像头下检索该行人。在不同摄像头下,因为行人衣着、拍摄角度、光照等复杂因素的影响,会出现同一行人的外观差别大,而不同行人外观上相似的情况。因此,设计有效的行人特征度量方法以及获取稳健的行人特征表示是一个具有挑战性的问题,针对上述问题,本文主要做了如下两方面的研究工作:（1）提出了一种基于共协方差矩阵的行人重识别模型。该模型将每个行人看作拥有共协方差矩阵的高斯分布。学习过程是在所有的分布中找到一个最优的协方差矩阵使得不同分布之间距离最大,同时使用共协方差矩阵的行列式度量类内距离。文中证明了马氏矩阵作为所有相关类之间的共协方差矩阵的统计意义。该模型大大降低了计算成本,并且自动避免了类间计算和类内计算的不平衡问题。在3DPe S、CAVIAR4REID、i LIDS、Duke MTMC-re ID、Market-1501数据集上进行实验,结果证明了所提方法在准确度和时间成本上优于许多最先进的方法。（2）提出了一种基于生成对抗网络的行人重识别方法。考虑到（1）中使用传统算子提取特征的局限性,使用生成对抗网络进行行人身份解缠。具体地说,首先通过增量式遮挡的方式对行人图像进行遮挡,使得网络由易到难地学习遮挡。将遮挡的图像放入网络,训练网络,使得网络能够学习到编码行人身份相关的编码器,最后,再通过（1）中的方法对行人特征进行度量。在Duke MTMC-re ID、Market-1501两个大型数据集上与许多先进的方法进行比较,实验结果证明所提方法在行人识别准确度上有了显著的提升。
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