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行人再识别是视频监控中一项极具挑战性的仼务。图像中的遮挡、光照、姿态、视角等因素，会对行人再识别的准确率造成极大影响。为了提高行人再识别的准确率，提出一种融合视点机制与姿态估计的行人再识别方法。首先，采用姿态估计算法Opeηpose定位行人关节点;然后，对行亼图像进行视图判別以获得视点信息，并根据视点信息与行人关节点位置进行局部区域推荐，生成行人局部图像;接着，将全局图像与局部图像冋时输入CNN提取特征;最后，采用特征融合网络将全局与局部的特征融合，以获取更具鲁棒性的特征表示。实验结果表明：提出的方法具有更高的行人再识别准确率，其在 CHUKO3数据集上的nank1达到了71.3%，在 Market1501和 Dukemtmc-reid数据集上的mAP分别达到了63.2%与60.5%。因此，所提方法能够很好地应对行人姿态变化和视角变化等问题。
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