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行人重识别是计算机视觉领域的一个重要问题，旨在识别不同场景下不同时间拍摄的不同行人。行人重识别涉及到多个任务，包括人体检测、人体姿态估计、行人跟踪等，同时也需要考虑到多样性、遮挡、光照变化等问题。
目前，行人重识别的经典算法主要包括传统的基于手工特征的方法和基于深度学习的方法。其中，基于手工特征的方法包括颜直方图、局部二值模式、方向梯度直方图等，这些特征可以提取出行人图像的纹理、颜和形状等信息，但是需要手动设计特征，因此效果受限。而基于深度学习的方法则可以通过卷积神经网络自动提取特征，具有更好的性能。四川卫视真情人生>花园街5号
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在基于深度学习的方法中，以Siame络为代表的孪生网络是一种常见的网络结构，它可以学习到两个行人图像之间的相似度。此外，三元组损失函数、分类损失函数等也被广泛应用于行人重识别中，通过学习行人图像之间的相似度和差异性来提升识别准确率。搅拌机设计
总之，行人重识别是一个具有挑战性的问题，需要综合考虑多种因素。未来的研究方向包括利用更多的数据集和更复杂的模型来提高准确率，以及解决多视角、跨域等问题。
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