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摘要：行人再識別是跨場景跨時間的行人圖像匹配問題.鎖定的目標從一個攝像頭下消失后,在其它攝像頭視角下再出現(xiàn)時,系統(tǒng)仍能夠依據(jù)其特征重新鎖定.目前該問題遇到的挑戰(zhàn)主要來自光照、背景、行人姿態(tài)等變化造成的影響.此外,在與訓練集不同的數(shù)據(jù)集上進行測試時性能嚴重下降,且對大量的數(shù)據(jù)進行標注的成本非常高.本文采用風格遷移和度量融合的方法:首先,采用循環(huán)對抗生成網絡將一個數(shù)據(jù)集中帶標簽的數(shù)據(jù)圖像風格轉換到另一個無標簽的數(shù)據(jù)集上;然后,在風格轉換后的數(shù)據(jù)圖像上進行訓練,并采用直接度量和間接度量相結合的方式進行相似度度量;最后,在無標簽數(shù)據(jù)集上測試,并將行人圖像按相似度由高到低排列輸出.實驗結果表明:本文方法可明顯提高跨數(shù)據(jù)集的行人再識別準確度.