【摘 要】
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行人再识别是对同一行人不同视图进行相似性匹配的技术，针对匹配过程中出现的不同相机、相机角度以及行人姿势、有无光照和障碍物等因素结合度量学习进行相似性度量。随着外界条件的变化，由于忽略特定视图特征易导致部分信息丢失，视图有可能展现出不同的分布。结合非对称的无监督度量学习方法UAML（Unsupervised Asymmetric Metric Learning）把视图分布分为共享视图和特定视图，共享
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62006126）； 安徽普通高校重点实验室开放基金项目（CS2019-ZD02）；
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行人再识别是对同一行人不同视图进行相似性匹配的技术，针对匹配过程中出现的不同相机、相机角度以及行人姿势、有无光照和障碍物等因素结合度量学习进行相似性度量。随着外界条件的变化，由于忽略特定视图特征易导致部分信息丢失，视图有可能展现出不同的分布。结合非对称的无监督度量学习方法UAML（Unsupervised Asymmetric Metric Learning）把视图分布分为共享视图和特定视图，共享视图提取共享特征，特定视图提取与视图相关联的特征投影到公共子空间中，再通过K-means聚类，KL（Kullback–Leibler）散度对其进行优化，这样得到的子空间样本具有相同分布及全面的表示形式。该方法在VIPeR数据集、CUHK01数据集、Market-1501数据集上进行了实验测试，使用累计匹配曲线（Cumulative Match Characteristic, CMC）、Rank-1精度和平均精度曲线等指标来衡量算法的性能。其中，秩-1精度在不同数据上分别达到了40.25%、56.6%/58.09%、61.67%。该方法主要通过无监督非对称度量学习方法结合KL散度来进一步对行人再识别方法进行优化，通过实验进行比较来验证该方法的有效性，结果表明在行人再识别应用中具有更优的识别精度。
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