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摘要
行人重识别是一种计算机视觉技术，旨在检索不同位置、时间和条件下拍摄的同一
目标行人。近年来，随着深度学习技术的发展，行人重识别的准确性得到了显著提高，
但仍然存在一些挑战，如视角变化、光照变化和遮挡等。为了应对这些挑战，研究人员
提出了许多方法，包括基于局部特征的方法、基于特征融合的方法和基于注意力的方法
等。这些方法在不同行人重识别数据集上都取得了良好的效果，为实际应用奠定了基础。
目前，单模态可见光行人重识别技术取得了很大成功。然而，随着红外相机在夜间监视
和微光环境中的广泛应用，如何将行
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