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针对非重叠 多摄像头下的行人重识别（ Re-ID）易受到光照、姿势及遮挡等影响和实验过程中存在图像错误匹配的情况，提出一种基于孪生网络和重排序的行人重识别方法。首先，给定一对行人训练图像，李生网络可以同时学习一个具有辨别力的卷积神经网络（CNN）特征和相似性度量，并预测两个输入图像的行人身份以及判断它们是否属于同一个行人;然后，通过h互近邻方法来降低图像错误匹配的情况;最后，将欧氏距离和杰卡德距离加权来对排序表进行重排序。在数据集Market1501 和CUHK03上进行多次实验，实验结果显示在Market1501 上Single Query情况下在图库中第一次就成功匹配的概率（ Rank1 ）达到83. 44% ，平均精度均值（ mAP）为68. 75% ，在CUHK03.上single-shot情况下Rank1达到85. 56% ，mAP为88.32% ，明显高于传统的基于特征表示和度量学习的方法。
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