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行人再识别指的是在无重叠的多摄像机监控视频中,匹配不同摄像机中的行人目标.本文提出了一种基于核学习的测度学习的行人再识别方法,首先融合行人图像的颜色特征和纹理特征,并使用WPCA(PCA whitening)去除融合后的特征的冗余度,然后将处理过的特征通过核函数映射到更容易区分的核空间,并在核空间训练行人特征对之间的距离测度矩阵和相似度测度矩阵,结合距离测度函数和相似度测度函数来描述行人对之间的相似度.在VIPe R、iLIDS等数据集上的实验结果表明,本文的方法取得了较高的累积匹配得分,特别是第1