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针对行人重识别中传统的人工提取的行人浅层特征因受摄像机角度、光照等外界环境的影响,鲁棒性不好,收敛速度慢的问题,研究使用预训练卷积神经网络模型在行人数据库上进行微调的方法,对行人图片进行特征提取,从而得到高维的深层行人特征,最后通过欧氏距离进行相似性的度量。实验结果证明,深层的行人特征在平均准确度评估标准上,相比于传统的人工设计特征,分别得到了9.51%、11.12%、16.63%、16.96%的提高,收敛速度也变得更快,说明深层特征的行人识别能力更强。