【摘 要】
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针对行人再识别中相似性度量误差引起的识别效果较差的问题，提出多置信度重排序的行人再识别算法，通过对再排序过程中测试样本的置信度进行评估，提高行人再识别的准确性．首先对目
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61502385)资助~~
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针对行人再识别中相似性度量误差引起的识别效果较差的问题，提出多置信度重排序的行人再识别算法，通过对再排序过程中测试样本的置信度进行评估，提高行人再识别的准确性．首先对目标样本及测试样本依据深度学习网络ResNetS0获得描述特征．然后对目标样本与测试样本之间的相似性进行初始排序，对相似排序得到的样本构建相似样本集合，获得每个类别的聚类中心和样本距离聚类中心的最小、最大、均值距离，设置3个置信度不同的置信区间．最后使用Jaccard距离对目标样本与测试样本的相似度进行重排序．在标准测试数据集上的实验表明文中
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