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针对不同摄像机场景中的行人图像受到光照、视角和行人姿态等变化的影响,在监控画面中容易造成较大的外观差异的问题,提出了一种基于核空间与稠密水平条带特征的行人再识别算法;该算法在XQDA(Cross-view Quadratic Discriminant Analysis)度量学习算法的基础上提出了核空间映射与稠密水平条带提取行人图像特征的思想,首先通过自顶向下的滑动水平条带提取每个水平条带的颜色特征和纹理特征,然后融合行人图像的多种特征,把获得的特征映射到核空间中,最后在核空间里学习得到一个对背景、视