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基于自监督条件性生成的行人重识别研究

一、引言

行人重识别（PersonRe-Identification，ReID）是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目标是在不同摄像头视角、时间背景下识别出同一行人的身份。然而，由于摄像头数量多、背景变化复杂等因素的影响，传统的ReID算法面临极大的挑战。本文提出了一种基于自监督条件性生成的行人重识别方法，旨在通过自监督学习的方式提高算法的准确性和鲁棒性。

二、背景与相关研究

传统的行人重识别方法主要依赖于手工特征提取和度量学习。然而，这些方法在面对复杂的背景和不同的摄像头视角时，难以准确地提取出具有代表性的特征。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深