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針對非重疊視角下的行人重識別和高維特征提取等問題，提出基于塊稀疏表示的行人重識別方法。采取典型相關分析（ CCA）方法進行特征投影變換，通過提高特征匹配能力來避免高維特征運算引起的維數災難問題，并在CCA轉換后的投影空間使投影后查詢集行人特征向量與相應的數據集特征向量近似成線性關系；利用行人數據集的塊結構特征構建行人重識別模型，采用交替方向框架求解優化問題；最后對查詢集中要識別的行人采用殘差項處理，并將最小殘差項所對應的指標作為最終識別的行人記號。在公開數據集PRID 2011、iLIDS-VID和VIPeR上進行多次實驗，結果顯示所提方法的Rankl性能在三個數據集上分別達到40. 4qo、38.11010和23. 680/0，明顯高于大間隔最近鄰分類（ LMNN）等算法，其在Rank-l上的匹配率也遠大于LMNN算法；其總體性能也優于經典的基于特征表示與度量學習的算法。實驗結果驗證了所提方法在行人重識別上的有效性。
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