本发明公开了一种基于深度度量学习的行人重识别方法,在深度度量学习中,学习合适的特征空间映射,将行人重识别问题转化为检索问题,进行行人重识别。本发明设计了一种生成对抗网络,用于生成特定姿态的行人图片,解决现有行人重识别数据集中单个行人图片数量不足的问题；并设计了一种基于四元组的损失函数,用于训练检索网络,四元组损失能拉近正样本对在特征空间内的距离,降低了同类行人在特征空间内的分布方差,提高了行人重识别准确率。
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